最好的数学编程语言

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在解决数学问题时,普通的数学家并不总是使用编程语言。可以利用它们来获得帮助,但这完全取决于问题的范围以及首先是否需要编程语言。.

最好的数学编程语言

通常,编程行为本身就是解决问题的方法,然后您就可以将自己的答案用于解决方案。.

但是,数学家有时需要一些编程语言来提供帮助,而某些最佳的数学编程语言会在您尝试磨练技能并在特定的数学领域进行训练时产生奇迹.

因此,请继续阅读以了解最流行的数学编程语言,以及它们的特殊之处,以及使它们适合于编写和解决数学问题的知识。.

的MATLAB

MATLAB是MathWorks的高级计算环境。它的名称是Matrix Laboratory的缩写。它最初是用于快速,准确地求解矩阵的系统。但是,在其存在的三十多年中,它已经发展成为一种解决数学,科学和工程问题的通用环境.

MATLAB可以做什么?

尽管MATLAB仍然是解决线性代数问题的系统,但在此基础上已经建立了大量的工具。这只是MATLAB示例页面上的几件很酷的事情:

  • 数据采集​​:通过简单地拖放组件,就可以从连接的设备中获取数据,进行处理,然后以用户友好的形式输出.
  • 微分法:使用Symbolic Math Toolbox,MATLAB可以执行微积分和许多其他形式的数学运算.
  • RNA结构:这是一个根据序列预测和显示RNA结构的应用程序.
  • 人脸检测:这只是许多人脸检测算法之一。 MATLAB特别广泛地用于图像处理.

MATLAB如何工作?

MATLAB使用自己的开发环境。大多数人只是在其中工作。它使用自己的专有语言。但是,它可以与C ++和Fortran等语言的外部程序和函数一起使用。而且,您可以将在MATLAB内部创建的应用程序输出为C编程语言,以便将其包含在外部程序中.

无论如何,MATLAB仍然是线性代数的基础。它以矩阵的方式思考。 MATLAB脚本语言显示了这一点.

基本概念

MATLAB的类型很弱,例如Perl和JavaScript。因此,它可以根据您的使用方式找出简单变量。例如,如果您告诉它x = 15.7,则它知道x是一个浮点数。另一方面,如果您告诉x =’help’,它将知道x是一个字符串。如果您开始使用数字,例如字符串,反之亦然,那么它将在二进制级别处理它们,就像Perl一样.

您可以像在任何编程语言中一样操作变量。同样,字符串实际上是字符数组,因此可以进行管理.

矩阵

MATLAB的真正功能在于对矩阵的轻松操作。在方括号内定义矩阵,其列由空格分隔,行由分号分隔。这是MATLAB文档中的一个简单示例:

A = [1 1 0 0];
B = [1; 2; 3; 4];
C = A * B

第一行定义一个1×4 A矩阵。第二行定义一个4×1 B矩阵。通过基本矩阵代数,我们知道结果为:1 * 1 + 1 * 2 + 0 * 3 + 0 * 4 =3。显然,可以执行更复杂的计算.

工具箱

除了MATLAB提供的所有数学工具外,还有许多其他功能。特别是,有工具箱。我们已经提到了符号数学工具箱。但是在各个领域中还有许多其他方面:

  • 并行计算
  • 数学,统计和优化
  • 控制系统
  • 信号处理与通讯
  • 图像处理与计算机视觉
  • 测试与量测
  • 计算金融
  • 计算生物学

如您所见,MATLAB的用途很广泛,它们为所有工具提供了专用工具。.

获取MATLAB

MATLAB是一种相对昂贵的产品。基本程序的价格超过2,000美元。 Simulink额外需要$ 3,000。工具箱的最低价格为1,000美元,甚至更高。通常,人们在两种情况下使用MATLAB。首先,它在学术界大量使用。结果,MathWorks以不到一百美元的价格提供了学生版的MATLAB和Simulink。.

人们通常可以通过其雇主访问MATLAB的第二种方法。 MATLAB非常强大,因此通常很值得.

免费的MATLAB替代品

没有免费版本的MATLAB。但是,有两种免费的替代方法。这些都是强大的工具,至少将为您提供一个正确的入门方法:GNU Octave和Scilab,我们将在下面进行讨论.

学习MATLAB

有很多在线资源可帮助您学习MATLAB。但是我们建议您从一本书开始。使用MATLAB最终可以完成的工作非常广泛,因此最好全面地了解该主题。.

图书

以下是对MATLAB的非常好的基础介绍.

  • 《面向初学者的MATLAB:一种温和的方法》(Peter Kattan,2008年):这是对MATLAB的简短明了的介绍。这是一个很好的起点.
  • Hahn和Valentine的《面向工程师和科学家的基本MATLAB》(2013年):这是对MATLAB的一个很好且更深入的介绍.
  • Sizemore和Mueller撰写的MATLAB For Dummies(2014):一本着名且可预见的好书系列的一部分.
  • Matlab:Stormy Attaway编写的编程和解决问题的实用入门:这是一本教科书,但是一本简单易懂且详尽的示例,其中包含许多示例.
  • MATLAB入门:Rudra Pratap撰写的《科学家和工程师快速入门》(2013年):对MATLAB的简短但令人惊讶的全面介绍,重点是科学编程.
  • MATLAB:《应用程序概论》(2009年),作者:Amos Gilat:这是一本很好的主题入门书。因为它比较旧,所以通常可以以较低的价格找到它.

在线教程

由于MATLAB在学术机构中的使用,因此有很多免费的教程可以帮助您入门.

  • 通过MATLAB和Simulink教程学习:MathWorks自己的基本MATLAB教程.
  • 凯利·布莱克(Kelly Black)的MATLAB教程:这是一个相当狭窄的教程,但是它对基础知识进行了深入的介绍.
  • 犹他大学MATLAB教程:在短短的一页中对MATLAB进行了快速而又肮脏的介绍。另请参见更详细的《 MATLAB基础知识》和《超越一点》.
  • MATLAB超文本参考:这是对MATLAB的详细介绍.
  • MATLAB教程:这是一个视频教程,但包含近100个简短教程.

其他在线资源

学习了MATLAB基础后,这里有一些资源:

  • 关于使用MATLAB的有用信息:这是一个很小但有用的MATLAB资源集合,包括FAQ.
  • MATLAB Wiki常见问题解答:如果您非常了解基础知识,这是相当深入的常见问题解答,甚至可以用作一种教程。.
  • Matlab在线教程的部分列表:尽管确实有一些教程的列表,但该杜克大学资源包括一些MATLAB编程的出色示例.

在线论坛

MATLAB没有C ++那样的用户群。但是仍然有一个非常活跃的编码社区。像在论坛上一样,请注意垃圾邮件会通过。但是所有这些都是可靠的论坛.

  • MATLAB答案:这是MathWorks社区论坛,您可以在其中提出问题并寻找答案.
  • MATLAB Subreddit:这是Reddit上非常活跃的MATLAB论坛。您可能还会发现数学subreddit有用.
  • 堆栈溢出:当涉及到与计算机相关的任何事物时,堆栈溢出就是其中的地方。该链接将带您进入被标记为与MATLAB有关的所有讨论。.
  • 其他语言:这不是特定于MATLAB的语言,但是它在许多知识渊博的人中非常活跃.
  • Drexel大学论坛:这是其数学论坛的MATLAB部分。它非常活跃,但显然具有学术倾向.

MATLAB摘要

MATLAB是在整个学术界以及物理和金融等各行各业中使用的高级计算环境。我们仅在这里谈到其功能。有了这些资源,您就可以开始学习系统。最终可能带您到任何地方.

GNU八度

GNU Octave是用于科学和工程数值计算的高级编程环境。它是MATLAB的最明显的免费替代品,因为它的编程语言与之兼容。.

除了基本的编程语言外,GNU Octave还具有大量用于执行通用数值计算的工具。而且,Octave可以使用以C ++和Fortran编写的函数.

GNU Octave的历史

GNU Octave最初是从1988年开始开发的,旨在帮助大学生学习化学反应器设计。设计师对使用Fortran感到不满意,因为他们的学生花太多时间调试编码,因此没有学习该主题。所以他们想要一个互动工具.

GNU Octave于1993年初首次以alpha形式发布。第二年正式发布了第一个正式版本(1.0版)。 2015年5月,发布了Octave 4.0版。它具有完整的图形用户界面,并且可在所有主要操作系统上使用.

特征

GNU Octave远不只是方程式求解器.

  • 矩阵被用作标准数据类型.
  • 支持使用复数.
  • 它包括一个大型的数学函数库.
  • 它包括文件名,变量和函数完成.
  • 无限命令撤消可用.
  • 有多种选项可将数据组织到结构中.
  • 它支持参数和返回列表以及短路布尔,减量和增量运算符.

在线资源

  • GNU Octave:该应用程序的官方网站。它包括所有主要操作系统的下载链接.
  • GNU Octave参考:为该软件提供的完整文档。您还可以下载参考的800页PDF.
  • GNU Octave Wiki:与文档类似,但是作为Wiki,它根据主持人和贡献者而不断变化。.
  • Octave和MATLAB之间的编程差异:本文是MATLAB编程Wikibook的一部分。它很好地概述了这些非常相似的产品之间的区别.

图书

  • S Nakamura的GNU Octave Primer Primer for Beginners(2016):此初学者指南存在练习问题和通过软件运行的答案。本章包括诸如命令,编程,分支语句,如何绘制,条形图等主题,以及更多内容。.
  • Jesper Schmidt Hansen撰写的GNU Octave入门指南(2011):对于视觉学习者来说是一个不错的选择。与Nakamura的书相似,但其中包含更多的屏幕截图和分步示例,非常适合初学者使用.
  • Eaton等人的《 GNU Octave 4.0参考手册:释放您的数字》(2015年):适用于那些希望以书本形式正式引用的人。第1卷以简单的Octave示例开始,并涵盖了Java接口和程序包等主题。第2卷包含有关从创建排列矩阵到管理显式和隐式转换的所有信息。.
  • 数值分析的基础:S Nakamura的GNU Octave / MATLAB(2016)实施:本书涵盖了线性代数,多项式,多项式插值和数值积分等领域.

培训班

  • 适用于初学者的Octave /MATLAB®,第1部分:从头开始:这是MIT Open CourseWare类。通过课程笔记,作业,视频和考试,第一个模块涵盖了从两点边界条件到中子传输的所有内容。接下来是第2部分:拟合数据和绘图,第3部分:清理和保存绘图.
  • 八度编程指南:尽管不是正式课程,但此Wiki指南扩展了诸如编写函数,评估多项式和信号处理之类的领域.
  • Ng教授YouTube视频:这是Octave的YouTube播放列表。它从一开始就进入了更高级的主题,例如矢量化和数据绘制.

社区

  • 帮助八度:这是供开发人员使用的活动邮件列表。但是,如果您想发表自己的想法或向这个经验丰富的社区学习,可以注册它。.
  • Freenode频道:如果您想与来自世界各地的GNU Octave开发人员聊天,那么就可以在这里进行。 Freenode涵盖了各种类别,因此您需要转到#octave频道.
  • Google Plus:虽然该社区不是直接支持的对象,但是对于了解更新和其他新闻非常有用.

您是否应该学习GNU Octave?

GNU Octave不能完全替代MATLAB。但这很接近。而且,GNU Octave代码基本上与MATLAB兼容。因此,从GNU Octave迁移到MATLAB应该很容易。如果您的未来涉及科学或工程,那么GNU Octave是学习的绝佳工具.

科学实验室

Scilab是用于数学计算的软件包。像Matlab,Excel或GNU Octave一样,它用于数值计算。它包含数百种数学函数,并为数学,科学和工程应用程序提供了强大的计算环境.

该程序的优点在于其开源性质。它是根据CeCILL许可发行的,这意味着可以免费下载,使用,修改甚至重新分发。最重要的是,它可以安装在运行GNU / Linux,Mac OS X或Windows操作系统之一的任何计算机上.

历史

Scilab的起源可以追溯到1980年代,当时在法国计算机科学与控制研究所(IRIA直到1979年,然后是INRIA)的一些研究人员开发了Blaise,一种CACSD(计算机辅助控制系统设计)软件应用程序。 FrançoisDelebecque和Serge Steer希望为研究人员提供自动控制工具,因此Blaise诞生了.

1984年,Blaise成为巴西勒(Basile)并由INRIA的第一个初创公司Simulog发行了几年.

这在1990年代结束,当时Simulog停止分发Basile。该软件已重命名为Scilab,并由INRIA在其自己的小组中进一步开发.

INRIA于1994年决定将Scilab作为开源软件发布,这是一个转折点。最初的开发小组一直致力于此工作,直到2002年.

INRIA于2003年初创建了Scilab联盟,以确保其未来,开发,维护和支持.

五年后,Scilab联盟整合到Digiteo中,继续进行该程序。这也标志着Scilab成为完全免费的软件的一年,该软件根据CeCILL许可进行分发.

最终,Inria在2010年成立了Scilab Enterprises,以保证该计划的未来。自2012年以来,Scilab Enterprises完全负责开发。它还提供专业服务和支持.

特征

Scilab包含数百种数学函数。由于它是面向矩阵的,因此您可以执行矩阵处理,2D / 3D绘图,创建自己的函数和库等。它还提供了自己的称为Xcos的动态系统建模器和模拟器。.

Scilab:

  • 数学和仿真:用于工程和科学应用,包括数学运算和数据分析.
  • 2D和3D可视化:可视化,注释和导出数据。创建和自定义各种类型的图和图表.
  • 优化:用于解决约束和无约束的连续和离散优化问题的算法.
  • 统计:执行数据分析和建模.
  • 控制系统设计和分析:控制系统研究的标准算法和工具.
  • 信号处理:在时域和频域中可视化,分析和过滤信号.
  • 应用程序开发:增加程序的本机功能并使用外部工具管理数据交换.

Xcos:

  • 标准调色板和块
  • 模型构建和版本
  • 模型定制
  • 模拟.

在线资源

由于Scilab是积极开发和维护的,因此有大量资源可帮助您从正确的脚步入手。从官方网站到详尽的文档,Wiki和活跃社区,您必定会找到最适合您的学习方法的资源.

  • Scilab:该程序的官方网站,提供下载链接,文档以及对专业帮助和支持的访问权限.
  • Wiki:公共Wiki,其中包含有关特定平台和操作系统的文档,使用示例以及安装/编译说明的信息.
  • 帮助:该程序功能的在线帮助系统,其中包含按模块列出的使用示例.
  • Matlab / Scilab字典:一个非常有用的字典,用于将其与Matlab进行比较以及每个函数的使用示例.
  • YouTube频道:有关该程序的功能和该软件的各种应用的大量视频.
  • 教程:合作伙伴网站Openeering提供了许多教程,范围从初学者到更高级的主题.

图书

关于Scilab的各种书籍已经以不同的语言出版。您可以找到英文,法文,德文,日文,中文等等的书籍。书籍的范围从介绍性主题到如何使用它的更具体和高级的主题.

  • Roux,Mathieu和Gomez撰写的《从理论到实践的Scilab》(2016年):针对新用户以及希望提高其知识的人们。这是对该程序的全面动手介绍,涵盖了计算,分析和可视化数据,开发算法以及创建模型所需的所有基本概念.
  • M Affouf撰写的Scilab by Example(2012):简短易用的简介,涵盖命令,编程和图形功能的简要说明.
  • Gomez等人的《使用Scilab进行工程和科学计算》(1999年):最适合于矩阵和微分方程理论方面有深厚背景的人。它深入介绍了该程序,并对线性代数,多项式和更高级的学科中的应用进行了详尽的说明。.
  • Wouwer,Saucez和Fernández的MATLAB,OCTAVE和SCILAB(2014)对ODE / PDE模型的仿真:本书针对那些在程序和其他数值计算应用方面有经验的人。它向读者展示了如何利用更广泛的数值方法来分析复杂的科学和工程系统.

培训班

对于那些更喜欢采用指导性学习方法的人,可以选择几门课程.

  • Scilab入门:针对初学者,由P2PU免费提供,本课程包含20个课程,涵盖了该程序的基本概念.
  • 面向工程师和科学家的Scilab:Udemy提供的付费视频课程,面向对科学计算感兴趣的任何人.

社区

Scilab有一个非常活跃的社区,其中包括一个邮件列表,一个IRC频道和一个文件交换网站。也有活跃在各种社交媒体网络上的社区.

  • Google+网上论坛:一个公开论坛,拥有400多名成员,讨论与之相关的所有内容.
  • Scilab和Xcos:一个LinkedIn小组,致力于所有想要交换信息的专业人员.

摘要

Scilab提供了Matlab的绝佳免费替代品,而我们几乎只是摸索了它可以做的事情。这些资源将为您提供精通软件入门的先机,其余的取决于您,因此继续学习!

千里马

Maxima是一个计算机代数系统。但这也是一种编程语言:ALGOL和Lisp的某种组合。这是一款非常重要的软件,我们在这里已经做了一些介绍,而不仅仅是向您介绍了它。.

无论您是刚开始学习还是要继续学习该学科,这份史诗般的Maxima资源清单都一定会对您有所帮助。从使用Maxima进行编程到使用其图形界面wxMaxima,您都可以在这里找到所需的一切资源,以发挥卓越的作用:

千里马:玩

千里马资源

  1. 获取,安装和测试MaximaA便捷指南,向您展示如何获取Maxima,最佳安装方式以及下载后如何开始对其进行测试。这个详细的演练应该可以帮助您立即开始使用。此外,在底部,您可以选择Paul Lutus制作的许多其他教程,包括创建函数集和傅里叶分析。.
  1. Maxima手册由Maxima团队整理,这本手册(通过Wayback Machine)是一个很棒的概述,当您开始使用Maxima时,它将被证明是非常有用的。它还为您提供了Maxima内置的功能和软件包的列表-但是这些功能和软件包位于1000页文档的末尾,因此您需要进行大量滚动才能找到它们!
  1. 千里马简介(PDF)该资源由斯坦福大学的人们整理而成,并包含245个有关千里马万物的在线信息页面。该指南包括分步说明以及方便的图片和示例公式.
  1. 马克西玛(PDF)的简短介绍(PDF)如果上述指南太大,康奈尔大学的理查德·兰德(Richard Rand)已创建了一个简短的14页指南,可供在线阅读。在继续介绍Maxima的编写程序/脚本/子例程之前,它简要介绍了Maxima。.
  1. Maxima书(PDF)这本书是另一本令人难以置信的深入指南,于2003年2月发行,为您提供了一个组织良好,全面的Maxima书目。尽管它不是您可以阅读的最新指南,但由于它的全面性和易于理解的组织结构,仍然是有价值的参考.
  1. Maxima示例,这些教程样式的注释最初由Edwin L Woollett编写,但是已经由加利福尼亚州立大学(长滩)进行了更新,以包括使用Maxima软件的提示-如果您使用Windows,这些提示特别有用.
  1. 用于解决Maxima数学问题的10分钟教程如果您想快速了解Maxima或需要重新学习一些旧的研究,那么此10分钟的教程非常理想。它涵盖了以下领域,例如使用Maxima作为计算器,常量和通用函数,定义函数和变量,符号计算等等。.

千里马:做梦

  1. 使用Maxima的符号数学功能在这里,您会找到一张表格,该表格充分利用了Maxima作为符号数学工具的功能。这为您提供了一个很好的参考点,您可以不断参考,找到每个阶段所需的最大输入和输出.
  1. Maxima中的Tensor代数此资源演示了使用Maxima及其附加软件包查看张量的三种不同方式.
  1. Maxima和微积分您需要通过Wayback Machine进行查看,但是一旦加载,此PDF为您提供了Maxima的基础知识,然后介绍了预微积分,积分,矢量微积分,图形,编程以及一系列其他主题.
  1. Mathematica / Maxima转换图表熟悉Mathematica吗?然后,此转换图表将帮助您快速有效地了解Maxima.

千里马:玩

  1. 绘制一阶ODE的方向场此简短教程深入研究如何在Maxima中启动并运行“ plotdf”函数,并使用它为一阶ODE绘制方向轨迹/场。.
  1. wxMaxima这是Maxima的Windows GUI的主页。 Maxima基于文档的界面为您提供了许多常见内联图,自动完成,Maxima命令和简单动画的对话框和菜单.
  1. 用于微积分I和II的wxMaxima这两个指南介绍了与单变量微积分有关的wxMaxima,每本书均作为实验手册,学生的参考指南或CAS练习的来源.

千里马:做

  1. 《计算机代数程序Maxima —教程》是对Maxima(通过Wayback Machine)的一个很好的介绍,它为您提供了一些关于Maxima第一步的有用提示,然后继续提供使用Maxima编程的实例和建议。它还包括有关使用Lisp(用Maxima编程的语言)的一些内容,有关Lisp的一些有趣事实也添加到了本节中。.
  1. 极简千里马(PDF)由罗伯特·多迪尔(Robert Dodier)生产,分解了千里马的数据,评估和句法结构。当您尝试将Maxima不仅用作功能强大的计算器时,或者当您在Maxima中编写自己的子例程/函数时,对此有所了解.
  1. 再者,Maxima解决了22个实际工程问题的会议,您需要通过Internet存档Wayback Machine进行查看,这是许多数学专家仍将其作为入门指南的参考。最初由扬斯敦州立大学工程学院管理 & 技术,如果您想使用Maxima解决与工程相关的问题,那将是完美的选择.

千里马:毕业

其他资源

此资源列表将为极致学生以及专业人士提供所需的所有信息,无论他们是寻找极致的基本帮助还是希望使用先进的极致技术进行编程。如果您正在寻找更多资源,请查看以下指南。你永远学不会太多.

  • 千里马编程
  • 符号计算的最大值
  • 用Maxima编程

墨西哥:工作

总结结论

这些资源将使您能够掌握Maxima(更重要的是)数学本身。今天,数学是前所未有的重要技能。在过去,知道乘法表以及如何进行长除法就足够了,而今天的工作需要您了解高级数学以及如何将其应用于实际问题。 Maxima将帮助您掌握这些技能并解决实际问题.

蟒蛇

有时,Python被认为是一种用于数学的编程语言,许多用户在Python的帮助下编写程序。由于一些有趣的原因,数学家非常喜欢它。首先,Python实际上并没有起到数学上的作用,但在通用编程方面,Python很有用。通用程序通常包括数学程序,因此它最终在该领域很有用.

最后,有人认为,许多其他程序和编程语言的流行是由于它们基于Python。例如,Sage基于Python,它是当您从头开始解决问题时的绝佳解决方案.

Mathematica

Mathematica是数学家偶尔使用的另一个商业程序。尽管您必须付费才能使用它(它不是开源的),但是在尝试绘图和象征性度量之类的事情时,Mathematica会派上用场.

不少数学家会说Mathematica是最适合用来检查一个想法或验证一个想法的程序之一。但是,当涉及到要变得专业,稳定和有效的内容时,他们很可能会选择其他程序.

[R

R提供了用于设计和实现精美图像的综合图形工具集。大多数时候,您会发现统计学家是利用R的强大统计能力的人。 R是一种开放源代码编程语言,这使其更具吸引力。数学数据挖掘器也因使用R而闻名,因为您可以编写各种程序来快速运行数据并挖掘数据,而无需进行任何额外的工作。因此,近年来R的流行度大大提高了.

数学数据挖掘器也因使用R而闻名,因为您可以编写各种程序来快速运行数据并挖掘数据,而无需进行任何额外的工作。因此,近年来R的流行度大大提高了.

哈斯克尔

Haskell是一种通用的编程语言,具有广泛的用途,包括数学。分类理论家喜欢使用Haskell。与Mathematica相似,Haskell使用技巧来检查想法,而不是编写一个全新的程序。 Haskell在其替代品中表现出色的主要原因之一是因为它是一种功能语言,使数学家更自然地理解.

Haskell的另一个论点是,与其他程序(例如C和C ++)的组合问题可能变得更加复杂。另一方面,Haskell经常会用一条线提出类似的问题.

红宝石

Ruby与Haskell属于相似的类别,它允许数学系学生和数学家为不同类型的代码建立原型并制作自己的脚本。 Mathematica也属于此类别,在该类别中需要绘图和符号功能。 Ruby在数学上的使用受到了一定的限制,但是人们一直在通用编程中使用它。也就是说,它确实具有许多其他语言的更强大的数学设置.

Ruby在数学上的使用受到了一定的限制,但是人们一直在通用编程中使用它。也就是说,它确实具有许多其他语言的更强大的数学设置.

后记

作为一个非常独特的数学程序,如果您向数学家询问有关Matlab替代方法的问题,PostScript可能不会出现。但是,当您尝试以更精确的方式制作数学插图时,PostScript就会发挥作用.

普通用户很可能认为PostScript太丑陋以致无法始终使用,但它确实提供了优雅的语法,这对于想要制作插图和数学构造的人来说是一个有趣且有趣的解决方案。但是,缺少其他一些方面,例如处理字符串和用户交互.

C

C和C ++具有多种用途,因此您不仅将在数学领域中找到这些用途。实际上,它们在编程方面更为通用,但在数学程序中却很强大.

总体而言,当您尝试快速完成工作时,C享有良好的声誉。处理速度是其最好的品质之一,因为已知有多少学生编写小型C程序来处理重复性问题。.

Fortran

Fortran是第一种广泛使用的高级编程语言。而且由于当时大多数编码员都在从事数学和科学工作,因此他们很早就采用了它,至今仍被科学家和数学家广泛使用.

如果您过去有过Fortran的经验,则应该为震惊做好准备。这些年来,它一直在不断更新。该代码是自由浮动的(在行首没有强制7个空格),它是面向对象的,并且可以与C互操作。换句话说,最早的语言是非常新的.

Lisp

Lisp中有一些用于高级数学的工具,但是您会发现它在数学领域中使用的主要原因是其设计。数学家在数学和设计上都喜欢干净整洁,因此至少在他们的工具箱中包含Lisp是有意义的.

当涉及组合数学问题时,Maple具有相当强大的优势。它也以其函数式编程结构而闻名,这使得它的使用非常有趣.

使用Maple时,绘图是一件轻而易举的事,高级的符号功能也不错。请记住,类似于Mathematica和Matlab的Maple是一项商业程序,这意味着您必须为此付费.

选择正确的数学语言

如您所见,您使用的数学编程语言的类型主要取决于您要尝试解决的问题,想法或程序。例如,Matlab在符号计算方面看起来很强大,而R在统计方面却很有用.

总体而言,您更有可能看到数学家和学生利用其中的几种编程语言。最好的决定!

您应该学习什么代码?

对应该学习哪种编程语言感到困惑?查看我们的信息图,您应该学习什么代码?它不仅讨论了语言的不同方面,还回答了一些重要问题,例如:“我将以编程为生赚多少钱?”

您应该学习什么代码?
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Jeffrey Wilson Administrator
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