どのソフトウェアがMathematica、MapleまたはMATLABの同等物として機能しますか?


回答:


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OctaveはMatlabの多くの機能を提供し、いくつかのMatlabプログラムを実行できます。 セージは、Mathematicaの「同等の」オープンソースです。


良い答えは、ポイントにまっすぐになります。GNU Octaveは非常に優れていますが、そういうもののために作られたGUIを見たいです。セージは、数値計算の実行にも使用できます。GNU Octave、MATLAB、Scilab、Numpy、Scipy、Maple、Mathematica、および一般的なpythonプログラミング言語で記述された他の数学ソフトウェアの融合です。
BH2017

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GNU Octaveには優れたGUIがないため、QT Octaveを使用します。ほとんどのコマンドは非常にうまく機能しますが、MATLABで期待どおりに機能しない機能もあります


QT Octaveを強くお勧めします。または、C ++から呼び出します(これも試しています)。
-david6

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Rを試すこともできます。これは、オープンソースの無料のプログラミング環境です。強力な視覚化機能、強力な数値ライブラリ、および関数型プログラミング言語に期待されるすべて(コンパイラを除く)の両方を備えています。


Rを使用する場合は、MATLABユーザーになじみのあるインターフェイスを備えたRStudio(rstudio.org)を参照することをお勧めします。Ubuntuリポジトリにはありませんが、Webサイトから.debパッケージをダウンロードできます。
慢性炎

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適切なライブラリを備えたpythonを良い選択肢としてお勧めします。

Python言語はmatlab / mathematica構文ほど数学に特化していないため、完全な代替ではありませんが、インタラクティブな数学の比較的優れた構文と完全に対応したプログラミング言語を組み合わせています。

パッケージをインストールする必要があります。

  • ipython-セッションの保存、タブ補完などを備えた、はるかに優れた標準pythonシェルバージョン。ウェブサイトを参照してください。またipython-notebook、ブラウザベースのインタラクティブセッションを提供するものも必要になる場合があります(下の画像を参照)。

ipythonノートブック

  • python-numpy python-scipy python-matplotlib-科学の中核となるPythonライブラリ。Numpyは、大量のデータを処理するための効率的な配列を提供します。Scipyは、クラスタリング、FFT、数値積分、線形代数などのアルゴリズムを提供します。そしてmatplotlibのは、(対話式の使用のために設計されたインターフェースを含む)の機能をプロット多種多様を提供します。

  • spyder-私は通常、これらのライブラリをテキストエディタとipythonターミナルセッションで使用しますが、統合環境に慣れている場合は、上記のライブラリを使用してmatlab / mathematicaの静脈で設計されたIDE spyderを見ることができます。以下のスクリーンショットをご覧ください。

スパイダースクリーンショット




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MathematicaとMatlabの両方は、やり過ぎであり、特効薬のようなものになるため、非常に肥大化しています。私が言ったように、彼らはしようとします。

ただし、ほとんどのオープンソースライブラリとツールは、特定の問題またはドメイン領域に焦点を合わせて、最適かつ最速の方法で実行し、適切な形式でインポートおよびエクスポートできるようにして、複数の異なるツールで作業し、1つのデータを渡すことができます別に。

Matlabのようなもののクローンを見つけようとするのではなく、作業したい特定のドメイン、または必要な特定のタイプのツールを指定することで、質問に対するより有用な応答を受け取る可能性があります無料だったら。


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4つの異なる環境(Maxima、R、SAGE、KAlgebra)をサポートするCantorをインストールすることをお勧めします。

sudo apt-get install cantor

それは非常にシンプルなインターフェースを持ち、使いやすいです。 Cantorメインウィンドウ

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