Виктория писал(а):Olej писал(а):Olej писал(а):Вот теперь - всё!
MATLAB-7.8.0(R2009a).png
P.S. Описал я это подробно потому, как для студентов и молодых научных работников начинающих MATLAB совершенно уникальный инструмент анализа, позволяющий резко рвануть вперёд...
А всякие заменители опенсорсные, в первую очередь Octave - это очень слабые заменители, годные только поиграться... , а слухи о форматной совместимости Octave с MATLAB - очень сильно преувеличены (2-3 скрипта из 10-15 бывают совместимыми).
А Python в связке с NumPy, SciPy и Matplotlib разве не является хорошей альтернативой? За счет скриптовости Питона та же интерактивность.
Python + его специализированные для этого модули/пакеты - это нечто другое, это средство
программирования своих задач. Программирования высокоуровневого, малозатратного (по трудоёмкости), но всё-таки программирования.
MATLAB - это "калькулятор"
, средство выполнения
моделирования.
Это большая разница: специалист далёкий от вопросов IT не полезет в вопросы "программирования", он будет бежать "как чёрт от ладана" от таких возможностей.
А в моделирующий MATLAB - это пожалуйста.
Это касается математика, химика, биолога ... любого специалиста по динамике и прочности, теплотехнике, гидродинамике и мн. мн. других.
Это
первое, но очень принципиальное отличие - область использования.
В этом смысле, прямой альтернативой MATLAB мог бы быть MathCad.
Я лет 10 назад достаточно плотно поработал с MathCad в одном из проектов, даже писал к нему модули расширения на C, что позволяет и MATLAB (что я сейчас и смотрю в связи с выпавшей небольшой проработкой) - я
не знаю какое там сейчас состояние в MathCad.
И MATLAB и MathCad - очень серьёзные проработки, включающие
тысячи уже готовых решений из самых разных, порой замысловатых, областей применения: вычисления в аналитическом виде (интегрирование, аналитические преобразования, ...), решения систем дифференциальных уравнений, wavelet-преобразования из теории сигналов (это только немногие из примеров, чтоб было понятно о чём речь).
Это
второе принципиальное отличие от IT-решений, типа Python + ...
- широта охвата..
P.S. Это решения из области (и людьми! из) фундаментальной науки, а я уже как-то писал, что профессионально-образовательный уровень в IT-индустрии (программистов) - это что-то по типу радиолюбительски-колхозног
... да и тот от года к году падает. Поэтому и реализации, исходящие из этой отрасли, они, обычно, ограничены по широте: реализуются только самые очевидные вещи.
Кроме того, в области целевого моделирования (по решаемым задачам) очень много уже наработано ... отдельными специалистами, научными школами, уже есть готовые решения.
И это
третье принципиальное отличие - существующие наработки.
P.S. Как пример... Не знаю как сейчас, но ещё 10 лет назад
у физиков очень широко использовался для расчётов язык FORTRAN (1958г. рождения, и который уже окончательно отжил годам к 1985-1990).
Только потому (это они сами формулировали), что были наработаны огромные библиотеки уже готовых решений.
В этом смысле и стоит вопрос к новым, и опенсорсным, решениям типа Octave: насколько вы совместимы
с форматами уже существующих решений в MATLAB?
Вопрос к новым проектам уже не в том, насколько они хороши, а в том, насколько они совместимы с уже существующими!