Из Википедии, свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Здесь перечислены известные компьютерные приложения для конечных пользователей, предназначенные для использования с числовым анализом или анализом данных :

Пакеты числового программного обеспечения [ править ]

  • Analytica - широко используемый проприетарный инструмент для построения и анализа числовых моделей. Это декларативный и визуальный язык программирования, основанный на диаграммах влияния .
  • FlexPro - это программа для анализа данных и представления данных измерений. Он предоставляет богатый пользовательский интерфейс, подобный Excel, а его встроенный язык векторного программирования FPScript имеет синтаксис, аналогичный MATLAB.
  • FreeMat , среда с открытым исходным кодом, подобная MATLAB, с лицензией GPL .
  • GNU Octave - это язык высокого уровня, в первую очередь предназначенный для числовых вычислений. Он предоставляет удобный интерфейс командной строки для численного решения линейных и нелинейных задач, а также для выполнения других численных экспериментов с использованием языка, который в основном совместим с MATLAB. Версии Octave 4.0 и более поздние включают графический интерфейс. Ряд независимо разработанных программ Linux ( Cantor , KAlgebra ) также предлагают интерфейсные интерфейсы GUI для Octave. Активное сообщество оказывает пользователям техническую поддержку.
  • Куртка , проприетарный набор инструментов графического процессора для MATLAB, позволяющий выгружать некоторые вычисления MATLAB на графический процессор для ускорения и визуализации данных.
  • jLab , исследовательская платформа для создания MATLAB-подобной среды с открытым исходным кодом на чистой Java и Groovy. В настоящее время поддерживает интерпретируемые j-скрипты (подобные MATLAB) и скомпилированные скрипты GroovySci (расширение Groovy), которые обеспечивают прямой интерфейс с кодом Java и доступ к сценариям для многих популярных научных библиотек Java (например, Weka и JSci ) и мастеров приложений.
  • Julia (язык программирования) - это динамический язык высокого уровня, внешне похожий на MATLAB.
  • LabVIEW предлагает как текстовые, так и графические подходы к числовому анализу. Его текстовый язык программирования MathScript использует синтаксис .m-file-script, обеспечивая некоторую совместимость с MATLAB и его клонами.
  • LAPACK предоставляет процедуры Fortran 90 для решения систем одновременных линейных уравнений, решений линейных систем уравнений методом наименьших квадратов, задач на собственные значения и проблем с сингулярными числами и связанных с ними матричных факторизаций (LU, Cholesky, QR, SVD, Schur и обобщенный Schur) .
  • MATLAB - это широко используемое проприетарное программное обеспечение для выполнения численных вычислений. [1] [2] [3] Он имеет собственный язык программирования, на котором могут быть реализованы численные алгоритмы.
  • GNU MCSim - пакет моделирования и численной интеграции с возможностями быстрого Монте-Карло и цепей Маркова Монте-Карло.
  • ML.NET - это бесплатная библиотека машинного обучения для языка программирования C # . [4] [5]
  • NAG Library - это обширная программная библиотека оптимизированных программ численного анализа для различных сред программирования.
  • O-матрица
  • pandas - это библиотека с открытым исходным кодом под лицензией BSD, предоставляющая структуры данных и инструменты анализа данных для языка программирования Python.
  • Perl Data Language предоставляет большие многомерные массивы для языка программирования Perl, а также утилиты для обработки изображений и графического построения.
  • Plotly - библиотека построения графиков , командная строка Python и графический интерфейс для анализа данных и создания графиков на основе браузера. Доступно для R , Python , MATLAB , JavaScript , Julia и Perl .
  • Rlab - еще одна бесплатная компьютерная программа, очень похожая на MATLAB. Разработка Rlab прекратилась на несколько лет, но она была возрождена как RlabPlus .
  • ScaLAPACK - это библиотека высокопроизводительных подпрограмм линейной алгебры для параллельных машин с распределенной памятью, которая имеет функциональность, аналогичную LAPACK (решатели для плотных и полосчатых линейных систем, задач наименьших квадратов, задач на собственные значения и задачи с сингулярными числами).
  • Scilab - это расширенный пакет численного анализа, похожий на MATLAB или Octave. [6] [7] Поставляется с полным графическим интерфейсом и Xcos, который является альтернативой Simulink. ( бесплатное программное обеспечение , лицензия CeCILL, совместимая с GPL )
  • Sysquake - это вычислительная среда с интерактивной графикой для математики, физики и инженерии. Как и другие приложения от Calerga , оно основано на языке, совместимом с MATLAB.
  • TK Solver - это программная система для математического моделирования и решения проблем, основанная на декларативном языке, основанном на правилах, коммерциализированная Universal Technical Systems, Inc.
  • Torch - это библиотека глубокого обучения с поддержкой манипуляции, статистического анализа и представления тензоров.
  • XLfit , плагин к Excel, который обеспечивает подгонку кривой и статистический анализ.

Системы компьютерной алгебры общего назначения [ править ]

Основная статья: Список систем компьютерной алгебры
  • Macsyma , универсальная система компьютерной алгебры, у которой есть бесплатная версия под лицензией GPL под названием Maxima .
  • Maple , универсальный программный пакет для коммерческой математики.
  • Mathcad предлагает интерфейс WYSIWYG и возможность генерировать математические уравнения публикационного качества.
  • Mathematica предлагает численную оценку, оптимизацию и визуализацию очень широкого диапазона числовых функций. Он также включает в себя язык программирования и возможности компьютерной алгебры. [8] [9] [10] [11]
  • PARI / GP - это широко используемая система компьютерной алгебры, разработанная для быстрых вычислений в теории чисел (факторизации, алгебраическая теория чисел, эллиптические кривые ...), но также содержит большое количество других полезных функций для вычислений с математическими объектами, такими как матрицы, полиномы, степенные ряды, алгебраические числа и т. д., а также множество трансцендентных функций. PARI также доступен в виде библиотеки C для ускорения вычислений.
  • SageMath - это математическая программа с открытым исходным кодом [12] с унифицированным интерфейсом Python, который доступен в виде текстового интерфейса или графического веб-интерфейса. Включает интерфейсы для открытых и проприетарных CAS общего назначения и других программ численного анализа, таких как PARI / GP, GAP, gnuplot, Magma и Maple.
  • Speakeasy - это интерактивная числовая среда, в которой также есть интерпретируемый язык программирования. Созданная в середине 60-х годов для манипулирования матрицами и все еще находящаяся в непрерывном развитии, она стала пионером в наиболее распространенных парадигмах такого рода инструментов, включая динамическую типизацию объектов структурированных данных, динамическое размещение и сборку мусора, перегрузку операторов, динамическое связывание скомпилированных или скомпилированных файлов. интерпретировал дополнительные модули, предоставленные сообществом пользователей и так далее.
  • Trilinos - это набор объектно-ориентированных библиотек с открытым исходным кодом для использования в научных и инженерных приложениях. Trilinos основан на масштабируемых параллельных алгоритмах линейной алгебры.

Ориентированный на интерфейс [ править ]

  • Baudline - это частотно-временной браузер для числового анализа сигналов и научной визуализации.
  • COMSOL Multiphysics - это программное обеспечение для анализа методом конечных элементов, решателя и моделирования / пакет программ FEA для различных физических и инженерных приложений, особенно связанных явлений или мультифизики.
  • Dataplot предоставлен NIST .
  • DADiSP - это коммерческая программа, ориентированная на DSP, которая сочетает числовые возможности MATLAB с интерфейсом, похожим на электронную таблицу .
  • EJS - это программный инструмент с открытым исходным кодом , написанный на Java, для создания симуляций.
  • Euler Mathematical Toolbox - это мощная вычислительная лаборатория с языком программирования, способным работать с действительными, комплексными и интервальными числами, векторами и матрицами. Он может создавать 2D / 3D графики.
  • FEATool Multiphysics - это набор инструментов с графическим интерфейсом пользователя Matlab для мультифизического моделирования конечных элементов FEM и PDE.
  • FEniCS Project - это набор проектов для автоматизированных решений для PDE .
  • Hermes - это библиотека C ++ передовых адаптивных алгоритмов конечных элементов для решения связанных уравнений в частных производных и мультифизических задач.
  • Fityk - это программа для построения кривой и анализа данных. В основном используется для подгонки пиков и анализа данных о пиках.
  • FlexPro - это коммерческая программа для интерактивного и автоматического анализа и представления в основном данных измерений. Он поддерживает множество двоичных форматов данных прибора и имеет собственный векторизованный язык программирования.
  • IGOR Pro , программный пакет с упором на временные ряды, анализ изображений и построение кривых. Он имеет собственный язык программирования и может использоваться в интерактивном режиме.
  • LabPlot - это приложение для анализа и визуализации данных, построенное на платформе KDE.
  • MFEM - это бесплатная, легкая, масштабируемая библиотека C ++ для методов конечных элементов .
  • Origin , программный пакет, который широко используется для построения научных графиков. Он поставляется со своим собственным компилятором C / C ++, который довольно близко соответствует стандарту ANSI.
  • PAW - это бесплатный пакет для анализа данных , разработанный в ЦЕРНе .
  • SPSS , [13] [14] [15] [16] [17] приложение для статистического анализа.
  • QtiPlot - это программа для анализа данных и научной визуализации, похожая на Origin.
  • ROOT - это бесплатный объектно-ориентированный многоцелевой пакет анализа данных , разработанный в CERN .
  • Salome - это бесплатный программный инструмент, который обеспечивает общую платформу для предварительной и последующей обработки численного моделирования.
  • Shogun , крупномасштабный набор инструментов для машинного обучения с открытым исходным кодом, который предоставляет несколько реализаций SVM (например, libSVM, SVMlight) в рамках общей структуры и интерфейсы для Octave, MATLAB, Python, R
  • Waffles - это бесплатный набор инструментов командной строки, предназначенный для написания сценариев операций машинного обучения в автоматизированных экспериментах и ​​процессах.
  • Weka - это набор программного обеспечения для машинного обучения, написанный в Университете Вайкато .

Ориентированный на язык [ править ]

  • acslX - это программное приложение для моделирования и оценки производительности непрерывных систем, описываемых зависящими от времени нелинейными дифференциальными уравнениями.
  • ADMB - это программный пакет для нелинейного статистического моделирования, основанный на C ++, который использует автоматическое дифференцирование.
  • AMPL - это язык математического моделирования для описания и решения задач высокой сложности для крупномасштабной оптимизации.
  • Ch , коммерческий интерпретируемый язык на основе C / C ++ с вычислительным массивом для научных численных вычислений и визуализации. [18]
  • APMonitor : APMonitor - это язык математического моделирования для описания и решения представлений физических систем в форме дифференциальных и алгебраических уравнений.
  • Armadillo - это библиотека шаблонов C ++ для линейной алгебры; включает различные функции декомпозиции, факторизации и статистики; его синтаксис ( API ) похож на MATLAB.
  • Clojure с числовыми библиотеками Neanderthal, ClojureCUDA и ClojureCL для вызова оптимизированных функций матрицы и линейной алгебры на CPU и GPU.
  • Julia [19] [20] предназначена для облачных параллельных научных вычислений с использованием JIT на основе LLVM в качестве бэкэнда. Легкая «зеленая» потоковая передача (сопрограммы). Прямые вызовы функций C из кода (без оберток или специальных API), поддержка Unicode. Мощные возможности оболочки для управления другими процессами. Lisp-подобные макросы и другие средства метапрограммирования.
  • ELKI - программная среда для разработки алгоритмов интеллектуального анализа данных на Java .
  • GAUSS , матричный язык программирования для математики и статистики.
  • GNU Data Language , бесплатный компилятор, разработанный как прямая замена для IDL.
  • IDL , [21] коммерческий интерпретируемый язык, основанный на FORTRAN с некоторой векторизацией. Широко используется в солнечной физике , термоядерном синтезе , атмосферных науках и в медицине . Язык данных GNU - бесплатная альтернатива.
  • ILNumerics.Net , математическая библиотека C #, которая привносит в .NET Framework функции числовых вычислений для науки, техники и финансового анализа .
  • KPP генерирует код Fortran 90 , FORTRAN 77 , C или Matlab для интеграции обыкновенных дифференциальных уравнений (ODE), возникающих в результате механизмов химических реакций.
  • Мадагаскар , программный пакет с открытым исходным кодом для многомерного анализа данных и воспроизводимых вычислительных экспериментов.
  • mlpack - это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, предоставляющая простой и согласованный API, а также использующая функции языка C ++ для обеспечения максимальной производительности и гибкости.
  • NCAR Command Language - это интерпретируемый язык, разработанный специально для анализа и визуализации научных данных .
  • O-Matrix - матричный язык программирования для математики, инженерии, естественных наук и финансового анализа.
  • OptimJ - это математический язык моделирования на основе Java, предназначенный для описания и решения задач высокой сложности для крупномасштабной оптимизации.
  • Perl Data Language , [22] [23], также известный как PDL, расширение массива для Perl версии 5, используемое для обработки данных, статистики, численного моделирования и визуализации.
  • Python [24] [25] с известными пакетами для научных вычислений: NumPy , SymPy и SciPy . [26] [27] [28]
  • R - это широко используемая система, ориентированная на обработку данных и статистику, которая реализует язык S. [29] Доступно множество дополнительных пакетов ( бесплатное программное обеспечение , лицензия GNU GPL ).
  • SAS , [30] система программных продуктов для статистики. Он включает SAS / IML, [31] язык программирования матриц.
  • VisSim - это язык визуальных блок-схем для моделирования нелинейных динамических систем и разработки встраиваемых систем на основе моделей. Его быстрый механизм ODE поддерживает моделирование сложных крупномасштабных моделей в реальном времени. Высокоэффективный генератор кода с фиксированной точкой позволяет ориентироваться на недорогие встроенные процессоры с фиксированной точкой.
  • Язык Wolfram Language, который используется во многих технологиях Wolfram, таких как Mathematica и Wolfram Cloud.
  • Мировая система программирования (WPS) , поддерживает смешивание языков Python , R и SAS в однопользовательской программе для статистического анализа и обработки данных.
  • Yorick - это интерпретируемый язык программирования, предназначенный для вычислений, построения графиков и моделирования.

Исторически значимое [ править ]

  • Дорогой настольный калькулятор, написанный для TX-0 и PDP-1 в конце 1950-х или начале 1960-х годов.
  • S - это (основанный на массивах) язык программирования с сильной числовой поддержкой. R - это реализация языка S.

См. Также [ править ]

  • Сравнение программного обеспечения для глубокого обучения
  • Сравнение программ численного анализа
  • Список программного обеспечения для построения графиков
  • Список числовых библиотек
  • Список статистических пакетов
  • Списки программного обеспечения
  • Математическое программное обеспечение
  • Веб-моделирование

Ссылки [ править ]

  1. ^ Quarteroni, А. Сальери, F. & Джервасио, P. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Springer.
  2. ^ Гусак, В., & Hrebicek, J. (ред.). (2011). Решение задач в научных вычислениях с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .
  3. Перейти ↑ Barnes, B., & Fulford, GR (2011). Математическое моделирование с тематическими исследованиями: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл / CRC.
  4. ^ Дэвид Рамел (2018-05-08). «Кросс-платформенный ML.NET с открытым исходным кодом упрощает машинное обучение - журнал Visual Studio» . Журнал Visual Studio . Проверено 10 мая 2018 .
  5. ^ Карим Андерсон (2017-05-09). «Microsoft представляет кроссплатформенную платформу машинного обучения ML.NET» . На MSFT . Проверено 10 мая 2018 .
  6. ^ Нары, К., Chancelier, ДП, Delebecque, Ф., Гурс, М., Nikoukhah, Р., & бычок, С. (2012). Инженерные и научные вычисления с помощью Scilab. Springer Science & Business Media .
  7. ^ Thanki, RM, и Kothari, AM (2019). Цифровая обработка изображений с помощью SCILAB. Издательство Springer International.
  8. ^ Maeder, RE (1991). Программирование в математике. Эддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  9. ^ Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Cambridge University Press .
  10. ^ Shaw, WT, & Тигг, J. (1993). Прикладная математика: начало работы, реализация. Эддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
  11. ^ Мараско, A., & Romano, A. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические задачи для обыкновенных дифференциальных уравнений; с CD-ROM. Springer Science & Business Media .
  12. ^ Циммерман, П., Casamayou, А., Коэна, Н., Connan Г., Dumont, Т., Fousse, Л., ... & Bray, Е. (2018). Вычислительная математика с SageMath. СИАМ.
  13. Перейти ↑ Wagner III, WE (2019). Использование статистики IBM® SPSS® для методов исследования и статистики социальных наук. Публикации Sage.
  14. Перейти ↑ Pollock III, PH, & Edwards, BC (2019). Компаньон IBM® SPSS® для политического анализа. Cq Press.
  15. ^ Babbie, Е. Вагнер III, мы, & Zaino, J. (2018). Приключения в социальных исследованиях: анализ данных с использованием статистики IBM SPSS. Публикации Sage.
  16. ^ Aldrich, JO (2018). Использование IBM® SPSS® Statistics: интерактивный практический подход. Публикации Sage.
  17. ^ Стехлик-Барри, К., & Babinec, AJ (2017). Анализ данных с помощью IBM SPSS Statistics. Packt Publishing Ltd.
  18. ^ Ch Научные численные вычисления
  19. ^ Bezanson J., Edelman, А., Карпинский, С., & Шах, В. Б. (2017). Юлия: Новый подход к численным вычислениям. SIAM Review, 59 (1), 65-98.
  20. ^ Bezanson J., Карпинский, С., Шах, VB & Эдельман, А. (2012). Юлия: Быстрый динамический язык для технических вычислений. Препринт arXiv arXiv: 1209.5145.
  21. ^ Гамли, LE (2001). Практическое программирование IDL. Эльзевир.
  22. ^ Кристиансен Т., стена, Л., & Orwant, J. (2012). Программирование на Perl: непревзойденная мощность для обработки текста и написания сценариев. "O'Reilly Media, Inc.".
  23. Перейти ↑ Srinivasan, S. (1997). Продвинутое программирование на Perl. "O'Reilly Media, Inc.".
  24. ^ Ван Россум, Г. (2007, июнь). Язык программирования Python. На ежегодной технической конференции USENIX (том 41, стр. 36).
  25. ^ Sanner, MF (1999). Python: язык программирования для интеграции и разработки программного обеспечения. Модель графа Дж. Мола, 17 (1), 57-61.
  26. Перейти ↑ Jones, E., Oliphant, T., & Peterson, P. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.
  27. ^ Брессерт, E. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. "O'Reilly Media, Inc.".
  28. Перейти ↑ Blanco-Silva, FJ (2013). Изучение SciPy для численных и научных вычислений. Packt Publishing Ltd.
  29. ^ Ihaka, R., & Gentleman, R. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299-314.
  30. ^ Khattree, R., & Найк, DN (2018). Прикладная многомерная статистика с программным обеспечением SAS. SAS Institute Inc.
  31. ^ SAS / IML