Список программного обеспечения для численного анализа

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

Пакеты численного программного обеспечения

Analytica — широко используемый собственный инструмент для построения и анализа численных моделей. Это декларативный и визуальный язык программирования, основанный на диаграммах влияния .
FlexPro — программа для анализа данных и представления данных измерений. Он предоставляет богатый пользовательский интерфейс, подобный Excel, а встроенный язык векторного программирования FPScript имеет синтаксис, аналогичный MATLAB.
FreeMat , открытым исходным кодом MATLAB-подобная среда с и лицензией GPL .
GNU Octave — 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. Версия 4.0 и более поздние версии Octave включают графический интерфейс. Ряд независимо разработанных для Linux программ ( Cantor , KAlgebra ) также предлагают интерфейсы с графическим интерфейсом для Octave. Активное сообщество оказывает техническую поддержку пользователям.
Igor Pro — это фирменное программное обеспечение для выполнения сложных численных расчетов, статистического анализа и создания графики публикационного качества. Он поставляется с собственным языком программирования, на котором можно реализовать числовые алгоритмы.
Jacket — собственный набор инструментов графического процессора для MATLAB, позволяющий переносить некоторые вычисления MATLAB на графический процессор для целей ускорения и визуализации данных.
jLab — исследовательская платформа для создания MATLAB-подобной среды с открытым исходным кодом на чистом Java и Groovy. В настоящее время поддерживает интерпретируемые j-скрипты (подобные MATLAB) и скомпилированные сценарии GroovySci (расширение Groovy), которые обеспечивают прямой интерфейс с кодом Java и доступ к сценариям многих популярных научных библиотек Java (например, Weka и JSci ) и мастеров приложений.
Julia (язык программирования) — динамический язык высокого уровня, внешне похожий на MATLAB. Доступны такие пакеты, как DataFrames.jl.
LabVIEW предлагает как текстовый, так и графический программный подходы к численному анализу. Его текстовый язык программирования MathScript использует синтаксис .m-file-script, обеспечивающий 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 собственных значений и задач сингулярных значений, а также связанных с ними матричных факторизаций (LU, Холецкого, QR, SVD, Шура и обобщенного Шура). .
MATLAB — широко используемое проприетарное программное обеспечение для выполнения численных вычислений. ^[1]^[2]^[3] Он поставляется с собственным языком программирования, на котором можно реализовать числовые алгоритмы.
GNU MCSim — пакет моделирования и численной интеграции с возможностями быстрого Монте-Карло и цепей Маркова Монте-Карло.
ML.NET — это бесплатная машинного обучения библиотека для языка программирования C# . ^[4]^[5]
Библиотека NAG — это обширная программная библиотека высокооптимизированных процедур численного анализа для различных сред программирования.
O-Matrix — это собственный лицензированный язык матричного программирования для математики, техники, естественных наук и финансового анализа.
pandas — это библиотека под лицензией BSD, предоставляющая структуры данных и инструменты анализа данных для языка программирования Python.
Язык данных Perl предоставляет большие многомерные массивы для языка программирования Perl, а также утилиты для обработки изображений и построения графиков.
ScaLAPACK — это библиотека высокопроизводительных процедур линейной алгебры для параллельных машин с распределенной памятью, которая имеет функциональные возможности, аналогичные LAPACK (решатели для плотных и полосчатых линейных систем, задачи наименьших квадратов, задачи собственных значений и задача сингулярных значений).
Scilab — это расширенный пакет численного анализа, аналогичный MATLAB или Octave. ^[6]^[7] Поставляется с полным графическим интерфейсом и Xcos, который является альтернативой Simulink. ( свободное программное обеспечение , GPL , совместимая с лицензия CeCILL )
Sysquake — это вычислительная среда с интерактивной графикой для математики, физики и техники. Как и другие приложения от Calerga , оно основано на MATLAB-совместимом языке.
TK Solver — это программная система для математического моделирования и решения проблем, основанная на декларативном языке, основанном на правилах, коммерциализированная Universal Technic Systems, Inc.
Torch — это библиотека глубокого обучения с поддержкой манипуляций, статистического анализа и представления тензоров.
XLfit — плагин для Excel, который обеспечивает подгонку кривых и статистический анализ.

Системы компьютерной алгебры общего назначения

Macsyma — система компьютерной алгебры общего назначения, имеющая бесплатную версию под лицензией GPL под названием Maxima .
Maple — пакет программного обеспечения общего назначения для коммерческой математики.
Mathcad предлагает интерфейс WYSIWYG и возможность генерировать математические уравнения публикационного качества.
Система Mathematica предлагает численную оценку, оптимизацию и визуализацию очень широкого спектра числовых функций. Он также включает в себя язык программирования и возможности компьютерной алгебры. ^[8]^[9]^[10]^[11]
PARI/GP — широко используемая система компьютерной алгебры, предназначенная для быстрых вычислений в теории чисел (факторизация, теория алгебраических 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, позволяющей ускорить вычисления.
SageMath — математическое программное обеспечение с открытым исходным кодом. ^[12] с унифицированным интерфейсом Python, который доступен в виде текстового или графического веб-интерфейса. Включает интерфейсы для CAS общего назначения с открытым исходным кодом и собственной разработки, а также других программ численного анализа, таких как PARI/GP, GAP, gnuplot, Magma и Maple.
Speakeasy — это интерактивная числовая среда, в которой также используется интерпретируемый язык программирования. Созданный в середине 60-х годов для манипулирования матрицами и все еще находящийся в непрерывном развитии, он стал пионером наиболее распространенных парадигм такого рода инструментов, включая динамическую типизацию объектов структурированных данных, динамическое размещение и сборку мусора, перегрузку операторов, динамическое связывание скомпилированных или интерпретированные дополнительные модули, предоставленные сообществом пользователей и так далее.
Trilinos — это коллекция библиотек с открытым исходным кодом объектно-ориентированных для использования в научных и инженерных приложениях. Trilinos основан на масштабируемых параллельных алгоритмах линейной алгебры.

Ориентированный на интерфейс

Baudline — это частотно-временной браузер для числового анализа сигналов и научной визуализации.
COMSOL Multiphysicals — это пакет программного обеспечения для анализа методом конечных элементов, решателей и моделирования / пакет FEA Software для различных физических и инженерных приложений, особенно связанных явлений или мультифизики.
График данных предоставлен NIST .
DADiSP — это коммерческая программа, ориентированная на DSP , которая сочетает в себе числовые возможности MATLAB с интерфейсом, похожим на электронные таблицы .
EJS — это программный инструмент с открытым исходным кодом , написанный на Java и предназначенный для моделирования.
Euler Mathematical Toolbox — это мощная численная лаборатория с языком программирования, который может обрабатывать действительные, комплексные и интервальные числа, векторы и матрицы. Он может создавать 2D/3D графики.
FEATool Multiphysicals — это набор инструментов Matlab с графическим пользовательским интерфейсом для мультифизического моделирования методом конечных элементов FEM и PDE.
FEniCS Project — это набор проектов для автоматизированных решений PDE .
Hermes — это C++ библиотека передовых адаптивных алгоритмов конечных элементов для решения PDE и мультифизических задач.
Fityk — это программа построения кривых и анализа данных. В основном используется для подбора пиков и анализа пиковых данных.
FlexPro — коммерческая программа для интерактивного и автоматизированного анализа и представления преимущественно данных измерений. Он поддерживает множество форматов двоичных данных приборов и имеет собственный векторизованный язык программирования.
IGOR Pro — пакет программного обеспечения, ориентированный на временные ряды, анализ изображений и подбор кривых. Он поставляется со своим собственным языком программирования и может использоваться в интерактивном режиме.
LabPlot — это приложение для анализа и визуализации данных, созданное на платформе KDE.
MFEM — это бесплатная, легкая и масштабируемая библиотека C++ для методов конечных элементов .
Origin — пакет программного обеспечения, широко используемый для создания научных графиков. Он поставляется с собственным компилятором C/C++, который очень близко соответствует стандарту ANSI.
PAW — бесплатный пакет анализа данных , разработанный в CERN .
СПСС , ^[13]^[14]^[15]^[16]^[17] приложение для статистического анализа.
QtiPlot — это программа анализа данных и научной визуализации, похожая на Origin.
ROOT — бесплатный объектно-ориентированный многоцелевой пакет для анализа данных , разработанный в CERN .
Salome — это бесплатный программный инструмент, предоставляющий общую платформу для предварительной и последующей обработки численного моделирования.
Shogun — с открытым исходным кодом крупномасштабный набор инструментов машинного обучения , который предоставляет несколько реализаций SVM (например, libSVM, SVMlight) в рамках общей структуры и интерфейсов к 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 пакет программного обеспечения для машинного обучения , написанный в Университете Вайкато .

Языкоориентированный

acslX — это программное приложение для моделирования и оценки производительности непрерывных систем, описываемых нестационарными нелинейными дифференциальными уравнениями.
ADMB — это пакет программного обеспечения для нелинейного статистического моделирования на основе 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 числовых 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 в себя различные функции разложения, факторизации и статистики; его синтаксис ( API ) аналогичен MATLAB.
Clojure с числовыми библиотеками Neanderthal, ClojureCUDA и ClojureCL для вызова оптимизированных функций матрицы и линейной алгебры на процессоре и графическом процессоре.
Юлия ^[19]^[20] предназначен для облачных параллельных научных вычислений с использованием LLVM на основе JIT в качестве серверной части. Легкая «зеленая» многопоточность (сопрограммы). Прямые вызовы функций C из кода (не требуются оболочки или специальные 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 замена IDL.
ИДЛ , ^[21] коммерческий интерпретируемый язык, основанный на FORTRAN с некоторой векторизацией. Широко используется в физике Солнца , термоядерном синтезе , науках об атмосфере и медицинских сообществах. Язык данных GNU — бесплатная альтернатива.
ILNumerics.Net — математическая библиотека C# функции числовых вычислений для науки, техники и финансового анализа , которая добавляет в .NET Framework .
KPP генерирует код Fortran 90 , FORTRAN 77 , C или Matlab для интегрирования обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ), возникающих в результате механизмов химических реакций.
Мадагаскар — пакет программного обеспечения 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 возможности языка C++ для обеспечения максимальной производительности и гибкости.
Командный язык NCAR — это интерпретируемый язык, разработанный специально для анализа и визуализации научных данных .
O-Matrix — матричный язык программирования для математики, техники, естественных наук и финансового анализа.
OptimJ — это язык математического моделирования на основе Java, предназначенный для описания и решения задач высокой сложности для крупномасштабной оптимизации.
Язык данных Perl , ^[22]^[23] также известное как PDL, расширение массива для Perl версии 5, используемое для манипулирования данными, статистики, численного моделирования и визуализации.
Питон ^[24]^[25] с известными пакетами научных вычислений: NumPy , SymPy и SciPy . ^[26]^[27]^[28]
R — широко используемая система, ориентированная на манипулирование данными и статистику, реализующая S. язык ^[29] Доступно множество дополнительных пакетов ( бесплатное программное обеспечение , лицензия GNU GPL ).
САС , ^[30] система программных продуктов для статистики. Включает SAS/IML, ^[31] матричный язык программирования.
VisSim — это визуальный язык блок-схем для моделирования нелинейных динамических систем и разработки встроенных систем на основе моделей. Его быстрый механизм ODE поддерживает моделирование сложных крупномасштабных моделей в реальном времени. Высокоэффективный генератор кода с фиксированной запятой позволяет использовать недорогие встроенные процессоры с фиксированной запятой.
Язык Wolfram Language , который используется во многих технологиях Wolfram, таких как Mathematica и Wolfram Cloud.
World Programming System (WPS) , поддерживает смешивание языков Python , R и SAS в однопользовательской программе для статистического анализа и манипулирования данными.
Yorick — это интерпретируемый язык программирования, предназначенный для числовых вычислений, построения графиков и моделирования.

Исторически значимое

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

См. также

Ссылки

^ Квартерони А., Салери Ф. и Джервазио П. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Шпрингер.
^ Гандер В. и Гребичек Дж. (ред.). (2011). Решение задач научных вычислений с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .
^ Барнс, Б., и Фулфорд, GR (2011). Математическое моделирование с использованием тематических исследований: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл/CRC.
^ Дэвид Рамель (08 мая 2018 г.). «Кроссплатформенная ML.NET с открытым исходным кодом упрощает машинное обучение — журнал Visual Studio» . Журнал Visual Studio . Проверено 10 мая 2018 г.
^ Карим Андерсон (9 мая 2017 г.). «Microsoft представляет кроссплатформенную среду машинного обучения ML.NET» . На MSFT . Проверено 10 мая 2018 г.
^ Банкс, К., Канселье, Дж. П., Делебек, Ф., Гурса, М., Никуха, Р., и Стир, С. (2012). Инженерные и научные вычисления с Scilab. Springer Science & Business Media .
^ Спасибо, РМ, и Котари, AM (2019). Цифровая обработка изображений с использованием SCILAB. Международное издательство Спрингер.
^ Мэдер, RE (1991). Программирование по математике. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
^ Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Издательство Кембриджского университета .
^ Шоу, WT, и Тигг, Дж. (1993). Прикладная математика: с чего начать, как сделать. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.
^ Мараско А. и Романо А. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические проблемы для обыкновенных дифференциальных уравнений; с компакт-диском. Springer Science & Business Media .
^ Циммерманн, П., Касамайу, А., Коэн, Н., Коннан, Г., Дюмон, Т., Фусс, Л., ... и Брей, Э. (2018). Вычислительная математика с SageMath. СИАМ.
^ Вагнер III, МЫ (2019). Использование статистики IBM® SPSS® для методов исследования и статистики социальных наук. Публикации Сейджа.
^ Поллок III, PH, и Эдвардс, Британская Колумбия (2019). IBM® SPSS® Companion для политического анализа. CQ Пресс.
^ Бэбби, Э., Вагнер III, МЫ, и Зайно, Дж. (2018). Приключения в социальных исследованиях: анализ данных с использованием статистики IBM SPSS. Публикации Сейджа.
^ Олдрич, Дж. О. (2018). Использование IBM® SPSS®Statistic: интерактивный практический подход. Публикации Сейджа.
^ Стелик-Барри, К., и Бабинец, AJ (2017). Анализ данных с помощью IBM SPSSStatistics. ООО «Пакт Паблишинг»
^ Глава научных численных вычислений
^ Безансон Дж., Эдельман А., Карпински С. и Шах В.Б. (2017). Джулия: Свежий подход к численным вычислениям. Обзор СИАМ, 59(1), 65-98.
^ Безансон Дж., Карпински С., Шах В.Б. и Эдельман А. (2012). Джулия: Быстрый динамический язык для технических вычислений. Препринт arXiv arXiv:1209.5145.
^ Гамли, Ле (2001). Практическое IDL-программирование. Эльзевир.
^ Кристиансен Т., Уолл Л. и Орвант Дж. (2012). Программирование на Perl: непревзойденные возможности для обработки текста и создания сценариев. «О'Рейли Медиа, Инк.».
^ Шринивасан, С. (1997). Расширенное программирование на Perl. «О'Рейли Медиа, Инк.».
^ Ван Россум, Г. (2007, июнь). Язык программирования Python. На ежегодной технической конференции USENIX (том 41, стр. 36).
^ Саннер, МФ (1999). Python: язык программирования для интеграции и разработки программного обеспечения. Модель графа J Mol, 17(1), 57-61.
^ Джонс Э., Олифант Т. и Петерсон П. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.
^ Брессерт, Э. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. «О'Рейли Медиа, Инк.».
^ Бланко-Сильва, FJ (2013). Изучение SciPy для численных и научных вычислений. ООО «Пакт Паблишинг»
^ Ихака Р. и Джентльмен Р. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299–314.
^ Хаттри, Р., и Найк, Д.Н. (2018). Применяла многомерную статистику с помощью программного обеспечения SAS. Институт САС Инк.
^ САС/ИМЛ

[1] Квартерони А., Салери Ф. и Джервазио П. (2006). Научные вычисления с MATLAB и Octave. Берлин: Шпрингер.

[gh-2] Гандер В. и Гребичек Дж. (ред.). (2011). Решение задач научных вычислений с использованием Maple и Matlab®. Springer Science & Business Media .

[bf-3] Барнс, Б., и Фулфорд, GR (2011). Математическое моделирование с использованием тематических исследований: подход дифференциальных уравнений с использованием Maple и MATLAB. Чепмен и Холл/CRC.

[visu_Open-4] Дэвид Рамель (08 мая 2018 г.). «Кроссплатформенная ML.NET с открытым исходным кодом упрощает машинное обучение — журнал Visual Studio» . Журнал Visual Studio . Проверено 10 мая 2018 г.

[onms_Micr-5] Карим Андерсон (9 мая 2017 г.). «Microsoft представляет кроссплатформенную среду машинного обучения ML.NET» . На MSFT . Проверено 10 мая 2018 г.

[6] Банкс, К., Канселье, Дж. П., Делебек, Ф., Гурса, М., Никуха, Р., и Стир, С. (2012). Инженерные и научные вычисления с Scilab. Springer Science & Business Media .

[7] Спасибо, РМ, и Котари, AM (2019). Цифровая обработка изображений с использованием SCILAB. Международное издательство Спрингер.

[8] Мэдер, RE (1991). Программирование по математике. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.

[9] Стивен Вольфрам. (1999). Книга MATHEMATICA®, версия 4. Издательство Кембриджского университета .

[10] Шоу, WT, и Тигг, Дж. (1993). Прикладная математика: с чего начать, как сделать. Аддисон-Уэсли Лонгман Паблишинг Ко., Инк.

[11] Мараско А. и Романо А. (2001). Научные вычисления с помощью Mathematica: математические проблемы для обыкновенных дифференциальных уравнений; с компакт-диском. Springer Science & Business Media .

[12] Циммерманн, П., Касамайу, А., Коэн, Н., Коннан, Г., Дюмон, Т., Фусс, Л., ... и Брей, Э. (2018). Вычислительная математика с SageMath. СИАМ.

[13] Вагнер III, МЫ (2019). Использование статистики IBM® SPSS® для методов исследования и статистики социальных наук. Публикации Сейджа.

[14] Поллок III, PH, и Эдвардс, Британская Колумбия (2019). IBM® SPSS® Companion для политического анализа. CQ Пресс.

[15] Бэбби, Э., Вагнер III, МЫ, и Зайно, Дж. (2018). Приключения в социальных исследованиях: анализ данных с использованием статистики IBM SPSS. Публикации Сейджа.

[16] Олдрич, Дж. О. (2018). Использование IBM® SPSS®Statistic: интерактивный практический подход. Публикации Сейджа.

[17] Стелик-Барри, К., и Бабинец, AJ (2017). Анализ данных с помощью IBM SPSSStatistics. ООО «Пакт Паблишинг»

[18] Глава научных численных вычислений

[19] Безансон Дж., Эдельман А., Карпински С. и Шах В.Б. (2017). Джулия: Свежий подход к численным вычислениям. Обзор СИАМ, 59(1), 65-98.

[20] Безансон Дж., Карпински С., Шах В.Б. и Эдельман А. (2012). Джулия: Быстрый динамический язык для технических вычислений. Препринт arXiv arXiv:1209.5145.

[21] Гамли, Ле (2001). Практическое IDL-программирование. Эльзевир.

[22] Кристиансен Т., Уолл Л. и Орвант Дж. (2012). Программирование на Perl: непревзойденные возможности для обработки текста и создания сценариев. «О'Рейли Медиа, Инк.».

[23] Шринивасан, С. (1997). Расширенное программирование на Perl. «О'Рейли Медиа, Инк.».

[24] Ван Россум, Г. (2007, июнь). Язык программирования Python. На ежегодной технической конференции USENIX (том 41, стр. 36).

[25] Саннер, МФ (1999). Python: язык программирования для интеграции и разработки программного обеспечения. Модель графа J Mol, 17(1), 57-61.

[26] Джонс Э., Олифант Т. и Петерсон П. (2001). SciPy: научные инструменты с открытым исходным кодом для Python.

[27] Брессерт, Э. (2012). SciPy и NumPy: обзор для разработчиков. «О'Рейли Медиа, Инк.».

[28] Бланко-Сильва, FJ (2013). Изучение SciPy для численных и научных вычислений. ООО «Пакт Паблишинг»

[29] Ихака Р. и Джентльмен Р. (1996). R: язык для анализа данных и графики. Журнал вычислительной и графической статистики, 5 (3), 299–314.

[30] Хаттри, Р., и Найк, Д.Н. (2018). Применяла многомерную статистику с помощью программного обеспечения SAS. Институт САС Инк.

[31] САС/ИМЛ

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]

[25]

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

[31]