„Această comparație înseamnă că într-adevăr doar un singur lucru, există programe plătite, și sunt gratuite. Ceea ce este cel mai bine este stabilit de fiecare situație specifică. Îmi pot imagina cu ușurință o situație în care un program comercial rezolvă unele probleme în câteva linii și utilizând software-ul liber un astfel de rezultat ar putea fi realizat într-o ambuscadă un programator și matematică de primă clasă (cu un salariu de 100 000 +) timp de câteva luni.
brainick. așa este. Da, și performanța lui Matlab'a la altitudine. Dar deciziile comerciale ar trebui să ia atunci când deja familiarizați cu acest subiect, și, în special, își dau seama că aveți nevoie.
Mathematica este un limbaj convenabil și puternic, o bibliotecă uriașă standard, o interfață minunată. Contra - prețul și complexitatea intrării inițiale. Are o implementare separată a limbii Modelica (SystemModeler) pentru simularea sistemelor dinamice, dar numai sub Windows și nu am auzit că ar fi cineva folosit.
Matlab - bun pentru calcule numerice, slab simbolic. Pentru modelare există un pachet de Simulink, pe care prietenii l-au lăudat foarte mult. Același lucru merită banii.
Python este un pachet popular și simplu, multe pachete gata făcute, o interfață plăcută numită ipiton (cu Mathematica). Dar, pe măsură ce limbajul este slab - algoritmii generalizați sunt foarte scriși pe el, eficiența ridicată este oferită doar cu ajutorul bibliotecilor din C.
Octave: o clonă liberă relativ decentă a Matlab. Nu am auzit despre sistemul de modelare pentru el.
SciLab: Clona liberă, dar clară și neterminată Matlab. Pentru că pentru el un sistem relativ decent de modelare Xcos.
R: un limbaj convenabil pentru prelucrarea datelor și a statisticilor. O bibliotecă externă uriașă și bine organizată.
Julia: Combină cele mai bune caracteristici ale Matlab, R și Python (și, de asemenea, ceva de la Lisp). Dar dezvoltatorii nu au anunțat încă o versiune stabilă. Dacă stabilitatea nu este critică pentru dvs., o recomand foarte mult.
Despre restul de tot ce nu știu.
Dezvoltator, Wolfram Research Inc. Doctorat, Fizică
Vă sfătuiesc să umblați în jurul forumurilor profesionale și să vedeți cum sunt tratate diferitele sarcini prin diferite mijloace. Vezi ce este mai aproape de tine.
Din punctul meu de vedere strict părtinitor (lucrez ca dezvoltator în WRI), Mathematica va da cote celor mai multe alte instrumente pentru o clasă largă de probleme matematice. Spun acest lucru atât ca programator cât și ca persoană implicată în trecut în știință (doctorat, fizică teoretică, teoria câmpului cuantic).
Vino la forumul nostru:
Avem o comunitate puternică, profesională și benevolentă. Vedeți ce sarcini sunt gestionate și cum, cum arată codul etc. Vezi și alte comunități pentru alte instrumente și decideți ce este mai aproape de sarcinile dvs.
brainick. Ei bine, ai arătat cine ești cu adevărat - doar un bețiv obișnuit, cu o atingere de inteligență. După cum este necesar pentru a dovedi. Că pentru mine pe tine de a aborda, este necesar să merite, cățeluș.
pentru primele 3 puncte nu vă voi spune nimic, pentru a 4-a:
bender.astro.sunysb.edu/classes/python-science
www.astro.cornell.edu/staff/loredo/statpy
Python în sine în acest domeniu nu este popular, deoarece este un piton, dar din cauza instrumentelor existente, care trebuie să le suporte Python, cu tot ceea ce îi place și displace
Trebuie să decideți ce veți număra. Diferă, matrice și alte lucruri, iar viteza este importantă - Matlab. Orice calcul simbolic - aici Maple este de natură să dea cote celorlalte pachete.
Statistici + vizualizare - R. Faceți-vă totul înșivă Python + NumPy + SciPy +.
Clasificarea este, desigur, condiționată. Singurul lucru pe care nu îl recomand foarte puternic este Mathematica.
din cauza limbii sale rupte.
Pentru a nu recomanda nimic, trebuie să înțelegeți acest lucru. Uite, tu și străluciți cu superficialitatea lui, Khabra ți se pare puțin.
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: