MATLAB: инструмент будущего или дорогая игрушка
Использование
Что касается цены, то в верхней границы почти нет, а вот нижняя находится в район 99$. Чтобы урвать столь мощный продукт за относительно небольшие деньги, вам необходимо быть студентом ВУЗа. И конечно же вы получите довольно ограниченный продукт.
Особенности языка
Медленный и перегруженный операторами, командами, функциями язык, основной целью которого является улучшение визуального восприятия.
Узконаправленный. Нет никакой больше программной платформы, где бы MATLAB был полезен.
Невысокий спрос. Несмотря на большой интерес к MATLAB практически во всех сферах, фактически и легально его используют лишь немногие.
Язык легок для изучения, обладает простым и понятным синтаксисом.
Огромные возможности. Но это скорее преимущество всего продукта в целом.
Частые обновления, как правило заметные положительные преобразования происходят не реже пары раз в год.
Программная среда позволяет преобразовывать его в “быстрый” код на С, С++.
Целевая аудитория
Разумеется, MATLAB нужен далеко не всем. Несмотря на широчайшую область применения, трудно представить, что рядовому разработчику приложений может понадобиться знание этого языка. MATLAB крайне полезен в областях, требующих особой надёжности при обработке данных, например, в системах автопилота в автомобилях или бортовых электронных системах самолёта.
То есть если вы не очень программист, но так или иначе ваша профессия связана с необходимостью программной обработки данных, то продукт MATLAB/Simulink с соответствующим языком способны сильно упростить ваши каждодневные задачи.
Литература
Завершаем обзор языка как всегда списком учебной литературы. Само-собой среди них вы не отыщите книг исключительно по языку, но от этого восприятие языка будет только проще:
Честно говоря, перечислять большое количество книг нет никакого толка, потому что все они охватывают примерно один и тот же материал, но с небольшой разницей в подаче и примерах. Но если для вас и такая разница существенно или есть желание почитать про MATLAB на более продвинутом уровне, то хорошую подборку можно найти вот на этом ресурсе: MATLAB.Exponenta.
А у вас есть опыт работы с MATLAB? И какой?
Несмотря на достаточно высокую популярность языка MATLAB, большинство разработчиков с трудом представляет, как его синтаксис, так и возможности. Всё дело в том, что язык напрямую связан с популярным программным продуктом, стоимость которого может достигать потрясающих воображение значений. Итак, главный вопрос: так ли хорош непосредственно язык Matlab? И может ли он быть полезен именно вам.
Использование
Что касается цены, то в верхней границы почти нет, а вот нижняя находится в район 99$. Чтобы урвать столь мощный продукт за относительно небольшие деньги, вам необходимо быть студентом ВУЗа. И конечно же вы получите довольно ограниченный продукт.
Особенности языка
Медленный и перегруженный операторами, командами, функциями язык, основной целью которого является улучшение визуального восприятия.
Узконаправленный. Нет никакой больше программной платформы, где бы MATLAB был полезен.
Невысокий спрос. Несмотря на большой интерес к MATLAB практически во всех сферах, фактически и легально его используют лишь немногие.
Язык легок для изучения, обладает простым и понятным синтаксисом.
Огромные возможности. Но это скорее преимущество всего продукта в целом.
Частые обновления, как правило заметные положительные преобразования происходят не реже пары раз в год.
Программная среда позволяет преобразовывать его в “быстрый” код на С, С++.
Целевая аудитория
Разумеется, MATLAB нужен далеко не всем. Несмотря на широчайшую область применения, трудно представить, что рядовому разработчику приложений может понадобиться знание этого языка. MATLAB крайне полезен в областях, требующих особой надёжности при обработке данных, например, в системах автопилота в автомобилях или бортовых электронных системах самолёта.
То есть если вы не очень программист, но так или иначе ваша профессия связана с необходимостью программной обработки данных, то продукт MATLAB/Simulink с соответствующим языком способны сильно упростить ваши каждодневные задачи.
Литература
Завершаем обзор языка как всегда списком учебной литературы. Само-собой среди них вы не отыщите книг исключительно по языку, но от этого восприятие языка будет только проще:
Честно говоря, перечислять большое количество книг нет никакого толка, потому что все они охватывают примерно один и тот же материал, но с небольшой разницей в подаче и примерах. Но если для вас и такая разница существенно или есть желание почитать про MATLAB на более продвинутом уровне, то хорошую подборку можно найти вот на этом ресурсе: MATLAB.Exponenta.
А у вас есть опыт работы с MATLAB? И какой?
СОДЕРЖАНИЕ
История
Происхождение
Вначале (до версии 1.0) MATLAB «не был языком программирования; это был простой интерактивный матричный калькулятор. Не было ни программ, ни наборов инструментов, ни графики. И никаких ОДУ или БПФ».
Первая ранняя версия MATLAB была завершена в конце 1970-х годов. Программное обеспечение было впервые раскрыто общественности в феврале 1979 года в Военно-морской аспирантуре в Калифорнии. Ранние версии MATLAB были простыми матричными калькуляторами с 71 встроенной функцией. В то время MATLAB бесплатно распространялся среди университетов. Молер оставлял копии в университетах, которые он посещал, и у этого программного обеспечения появилось много поклонников на математических факультетах университетских городков.
Коммерческое развитие
К концу 1980-х несколько сотен копий MATLAB было продано университетам для использования студентами. Программное обеспечение стало популярным во многом благодаря инструментам, созданным специалистами в различных областях для выполнения специализированных математических задач. Многие из наборов инструментов были разработаны студентами Стэнфорда, которые использовали MATLAB в академических кругах, а затем принесли программное обеспечение с собой в частный сектор.
В 2000 году MathWorks добавила основанную на Fortran библиотеку для линейной алгебры в MATLAB 6, заменив исходные подпрограммы LINPACK и EISPACK программного обеспечения, которые были в C. Parallel Computing Toolbox MATLAB был выпущен на конференции Supercomputing 2004 и поддерживает графические процессоры (GPU). был добавлен к нему в 2010 году.
Недавняя история
Некоторые особенно большие изменения в программное обеспечение были внесены в версии 8 в 2012 году. Пользовательский интерфейс был переработан, а функциональные возможности Simulink были расширены. К 2016 году MATLAB представил несколько технических улучшений и улучшений пользовательского интерфейса, включая записную книжку MATLAB Live Editor и другие функции.
Синтаксис
Приложение MATLAB построено на языке программирования MATLAB. Обычное использование приложения MATLAB включает использование «Командного окна» в качестве интерактивной математической оболочки или выполнение текстовых файлов, содержащих код MATLAB.
Переменные
Векторы и матрицы
Приращение значение может фактически быть исключено из этого синтаксиса (наряду с одним из двоеточия), чтобы использовать значение по умолчанию 1.
присваивает переменной с именем ari массив со значениями 1, 2, 3, 4 и 5, поскольку значение по умолчанию 1 используется в качестве приращения.
Индексирование основано на единице, что является обычным соглашением для матриц в математике, в отличие от индексации с отсчетом от нуля, обычно используемой в других языках программирования, таких как C, C ++ и Java.
Транспонирование вектора или матрицы выполняется либо функцией, transpose либо добавлением точки с простыми числами после матрицы (без точки штрих будет выполнять сопряженное транспонирование для сложных массивов):
Структуры
MATLAB поддерживает типы данных структуры. Поскольку все переменные в MATLAB являются массивами, более адекватным названием является «массив структур», где каждый элемент массива имеет одинаковые имена полей. Кроме того, MATLAB поддерживает имена динамических полей (поиск полей по имени, манипуляции с полями и т. Д.).
Функции
При создании функции MATLAB имя файла должно совпадать с именем первой функции в файле. Допустимые имена функций начинаются с буквенного символа и могут содержать буквы, цифры или символы подчеркивания. Переменные и функции чувствительны к регистру.
Ручки функций
Классы и объектно-ориентированное программирование
Поведение вызова метода различается между классами значений и ссылочными классами. Например, вызов метода:
может изменить любой член объекта, только если объект является экземпляром ссылочного класса, в противном случае методы класса значений должны возвращать новый экземпляр, если ему необходимо изменить объект.
Ниже приведен пример простого класса:
При помещении в файл с именем hello.m это можно выполнить с помощью следующих команд:
Графика и программирование графического пользовательского интерфейса
MATLAB также поддерживает трехмерную графику:
MATLAB и другие языки
Выход из Китая
В 2020 году китайские государственные СМИ сообщили, что MATLAB отозвала услуги из двух китайских университетов в результате санкций США, и заявили, что на это ответят более широкое использование альтернатив с открытым исходным кодом и разработка национальных альтернатив.
История выпуска
MATLAB обновляется дважды в год. В дополнение к новым функциям и другим улучшениям, каждый выпуск содержит новые исправления ошибок и небольшие изменения.
Обзор и описание программы Матлаб
Обновлено: 26 Июня 2021
Многим студентам и специалистам нередко приходится решать сложные математические уравнения. Благодаря современному программному обеспечению построить графики и функции, справиться с интегралами, логарифмами и нетривиальными задачами существенно проще. Особой популярностью пользуется пакет программ MATLAB. Навыки работы и знание инструментариев данного продукта обязательно пригодятся в учебе и дальнейшей профессиональной деятельности.
Программа Матлаб (Matlab) — что это такое
MATLAB – сокращенное название Matrix Laboratory, представляет собой профессиональные инструменты в комплексе для проведения технических вычислений и компьютерного моделирования, соответствующих строгим требованиям качества.
Программный пакет разработан компанией MathWorks. Особенностью обеспечения является широкий спектр опций, с помощью которых можно анализировать данные различных математических областей, включая линейную алгебру и математическую статистику. Функционал ресурса достаточно просто увеличить, применяя отдельно распространяемые наборы опций или toolbox. Дополнительные пакеты являются коллекциями функций, которые написаны на языке MATLAB. Подобная конфигурация бесплатной программы позволит решить конкретные задачи, такие как цифровая обработка сигналов или описание финансового анализа.
Для чего нужна, области использования
MATLAB сегодня – это мощнейший комплект пакетных решений, направленных на быструю и качественную обработку данных. Разработчики продукта постарались охватить все области математики. Возможности программного обеспечения:
Кроме огромного ассортимента функций программный продукт комплектуется различными приложениями. Специальные инструменты разрабатывают энтузиасты и другие компании.
MATLAB является языком программирования, который необходим для корректной работы программы.
Продукты, написанные языком MATLAB, представлены в нескольких видах. Основными являются:
Основным рабочим файлом программы служит М-файл. Он представляет собой бесконечный текст, в котором происходит программирование вычислений. Однако, чтобы начать работать в программе Матлаб, не нужно иметь специальной квалификации и навыков программирования. М-файлы представлены двумя типами:
С помощью эффективной программы существенно облегчается процесс обучения в вузе. Также Матлаб завоевал популярность среди специалистов многих научных и инженерных отраслей. Благодаря возможности обработки больших матриц, MATLAB часто используют для финансовой аналитики.
Как запустить программу
Установка Matlab на компьютер не займет много времени. Прежде всего, необходимо вставить инсталляционный диск с пакетом в привод ПК. Установочный файл запускается в автоматическом режиме. При необходимости можно открыть его вручную с помощью запуска Setup.exe, который размещен в корневой директории установочного диска. Распаковка инсталляционных файлов занимает некоторое время. По окончанию процедуры откроется окно:
Здесь следует выбрать пункт под названием «Install manually without using the Internet», что означает выборочную установку без помощи Интернет. Далее необходимо нажать на кнопку Next. Пользователь увидит окно с лицензионным соглашением:
В этом случае от пользователя требуется принять условия лицензионного соглашения, нажать на кнопку Yes и продолжить установку кнопкой Next. Далее следует ввести инсталляционный ключ, который сохранен в файле под названием fik.txt:
В открывшемся поле требуется выбрать пункт под названием «I have the File Installation Key for my license», то есть «У меня есть файл с инсталляционным ключом для моей лицензии». Из полученного файла следует скопировать ключ и вставить его в поле, расположенное под выбранным пунктом. После нажатия на кнопку Next будет выполнен переход к выбору установки из вариантов:
Рекомендуется в данном случае выбрать установку по умолчанию, отметив пункт с названием Typical, и нажать на кнопку Next. Далее пользователь увидит окно с выбором папки для дальнейшей установки программы:
Здесь следует задать путь, по которому будет выполняться установка программного обеспечения. После нажатия на кнопку Next откроется окно с выбором лицензионного файла, который предоставляется в комплекте с установочным диском и носит название license.dat.
В данном поле необходимо задать полный путь до этого файла с лицензией с названием самого файла. После нажатия на кнопку Next запустится процесс установки программы:
По завершению процедуры пользователь увидит окно:
При нажатии на кнопку Finish окно установки будет закрыто. На этом процесс полностью завершен. Рекомендуется сразу перезагрузить компьютер. При необходимости перезагрузку можно отложить. Во втором случае могут возникать некоторые ошибки при работе программы MATLAB.
Наборы инструментов
Программа Матлаб представляет собой комплекс из многих тысяч файлов. Они располагаются во множестве папок. Благодаря знанию содержания основных папок можно оперативно ознакомиться с возможностями системы и повысить эффективность ее эксплуатации. Особо ценными файлами являются:
В папке MATLAB/TOOLBOX/MATLAB размещены наборы стандартных m-файлов системы. Просмотр этого ресурса позволит оценить возможности конкретной версии программы, выполнить детальный анализ функций и инструментария. В общей подпапке командного назначения представлены следующие опции:
Подпапки операторов, конструкций языка и системных опций представлены следующими видами:
Подпапки, в которых размещены математические и матричные функции, содержат следующие элементы:
Подпайки графических команд представлены следующими компонентами:
Профессиональные приложения Matlab
Toolboxes представляет собой всестороннюю коллекцию опций или m-файлов, которые написаны языком MATLAB и позволяют решить задачи определенного класса.
Данному инструментарию в программе Matlab отводится важная роль. С помощью специализированных групп программ представляется возможным масштабировать возможности программного обеспечения для разных отраслей. Наиболее востребованными приложениями являются:
Недостатки работы с программой
Главная трудность, с которой сталкиваются пользователи программного обеспечения Матлаб, заключается в сложности освоения возможностей и интерфейса. С повышением масштаба и при наличии определенной специфики решаемых задач требуется разбираться с множеством опций и функций. Другие недостатки продукта:
Возможности программы Матлаб практически безграничны. Данный продукт демонстрирует высокую эффективность, оперативность и точность при решении задач любой сложности и масштаба. С помощью полезных опций можно адаптировать программное обеспечение для конкретных условий работы. Это отличный помощник для ученых, инженеров, программистов, финансистов, экономистов, а также студентов, которые стремятся освоить такие профессии на достаточно высоком уровне.
А если в процессе образовательного процесса появляются сложности, то всегда можно обратиться к сервису Феникс.Хелп.
В помощь математикам: обзор MATLAB
Обзор MATLAB
Те, кто имеет дело с высшей математикой, прекрасно знают, с какими математическими «чудовищами» иногда приходится сталкиваться. Например, на вычисление какого-нибудь гигантского тройного интеграла можно потратить настоящую уйму времени, душевных сил и не восстанавливающихся нервных клеток. Конечно, это очень интересно, бросить вызов интегралу, и взять его. Но, что делать, если вместо этого интеграл грозиться взять Вас? Или, что еще хуже, кубический трехчлен вышел из-под контроля и разбушевался? Такого и врагу не пожелаешь.
Что делать?
Раньше вариантов было всего два: плюнуть на все и пойти гулять или вступить в многочасовую схватку с интегралом. Ну, кому многочасовую, кому многоминутную – кто как учился. Но суть не в этом. Двадцатый век и неумолимо движущийся прогресс предлагают нам третий способ, а именно позволяют взять самый сложный интеграл «по-быстрому». То же самое касается решения всевозможных уравнений, построения графиков функций в виде кубических гиперболоидов и т.д.
Матлаб и решит уравнение, и аппроксимирует, и построит график функции. Понимаете, что это значит, друзья?
Это значит, что MATLAB – один из мощнейших на сегодняшний день пакетов обработки данных. Название расшифровывается как Matrix Laboratory. Матричная Лаборатория, если по-русски. Возможности программы покрывают практически все области математики. Так, пользуясь матлабом, Вы сможете:
MATLAB
Помимо всего этого возможности MATLAB позволяют визуализировать данные вплоть до построения трехмерных графиков и создания анимированных роликов.
Наше описание матлаб, конечно, далеко не полное. Помимо предусмотренных производителем возможностей и функций существует огромное количество инструментов матлаб, написанных просто энтузиастами или другими компаниями.
MATLAB как язык программирования
М-файл
А еще MATLAB – это язык программирования, используемый непосредственно при работе с программой. Не будем вдаваться в подробности, скажем только, что программы, написанные на языке MATLAB, бывают двух видов: функции и скрипты.
Основной рабочий файл программы – М-файл. Это бесконечный текстовый файл, и именно в нем происходит непосредственно программирование вычислений. Кстати, пусть Вас не пугает это слово – для того, чтобы работать в MATLAB, вовсе не нужно быть профессиональным программистом.
Строка определения функции сообщает системе MATLAB, что файл является М-функцией, а также определяет список входных аргументов. Так, строка определения функции average имеет вид:
function y = average(x)
Где:
Итак, чтобы написать функцию в матлабе, необходимо помнить, что каждая функция в системе MATLAB содержит строку определения функции, подобную приведенной.
Безусловно, такой мощный пакет нужен не только для того, чтобы облегчить жизнь студентам. В настоящее время MATLAB, с одной стороны, очень популярен среди специалистов многих научных и инженерных отраслей. С другой стороны, возможность работы с большими матрицами делает MATLAB незаменимым инструментом финансовых аналитиков, позволяющим решить намного больше задач, чем, к примеру, известный всем Excel. Подробнее о том, как сделать презентацию на компьютере вы можете прочитать в обзорной статье.
Недостатки работы с MATLAB
Какие есть трудности в работе с MATLAB? Трудность, пожалуй, всего одна. Но фундаментальная. Чтобы полностью раскрыть возможности MATLAB и с легкостью решать встающие перед Вами задачи, придется попотеть и сначала разобраться с самим матлабом (как создать файл, как создать функцию и др.). А это не так просто, ибо мощность и широкие возможности требуют жертв.
При всем желании нельзя сказать, что MATLAB – простая программа. Тем не менее, надеемся, все вышеперечисленное будет достаточным аргументом для того, чтобы взяться за ее освоение.
И напоследок. Если Вы не знаете, почему все в Вашей жизни пошло так, а не иначе, спросите об этом у матлаба. Просто наберите в командной строке “why” (почему). Он ответит. Попробуйте!
Теперь вы знаете возможности Матлаб. В области образования MATLAB часто используется в преподавании численных методов и линейной алгебры. Многим студентам не обойтись без него при обработке результатов эксперимента, проведенного в ходе лабораторной работы. Для быстрого и качественного освоения основ работы с MATLAB Вы всегда можете обратиться к нашим специалистам, в любой момент готовым ответить на любой Ваш вопрос.
Matlab vs. Julia vs. Python
Я использовал MATLAB более 25 лет. (А до этого я даже использовал MATRIXx, земля ему пухом.) Это не первый язык, на котором я научился программировать, но это тот язык, с которым я достиг математического совершеннолетия. Знание MATLAB было полезным для моей карьеры.
Тем не менее, невозможно игнорировать рост Python в научных вычислениях. MathWorks должен чувствовать то же самое: они не только добавили возможность вызывать Python напрямую из MATLAB, но и заимствовали некоторые его языковые функции, такие как более агрессивную передачу для компонентов бинарных операторов.
Наступил момент, когда я подверг сомнению мое постоянное использование MATLAB как в исследованиях, так и в преподавании. Тем не менее я столько вложил в материалы, что было трудно найти мотивацию, чтобы научиться чему-то новому.
Статья переведена при поддержке компании EDISON Software, которая заботится о здоровье программистов и их завтраке, а также разрабатывает программное обеспечение на заказ.
Учебник по вводным основам MATLAB, который я написал в соавторстве для вычислительной математики. Книга содержит более 40 функций и 160 вычислительных примеров, и она охватывает то, что, я думаю, является основополагающим в использовании MATLAB для численных научных вычислений. Отчасти для самосовершенствования, а отчасти для повышения полезности книги в этом году я решил перевести код на Julia и Python. Этот опыт привел меня к особым взглядам на три языка в отношении научных вычислений, которые я пытаюсь описать ниже.
Я отложу вопросы стоимости и открытости. MATLAB, в отличие от Python и Julia, не свободно распространяемый продукт. Это грандиозное различие — для некоторых но я хочу рассмотреть технические достоинства. В течение многих лет MATLAB выходил далеко за рамки любого бесплатного продукта по ряду очень полезных способов, и если вы хотите быть продуктивными, тогда стоимость будет адской. Это отдельное обсуждение платонической привлекательности языка и экосистемы.
Если опустить вопросы, связанные со стоимостью, причина многих различий этих языков связана с их происхождением. MATLAB первым делом ставил в приоритет математический аспект, а именно вычислительную математику. Python, появившийся в 1980-х, во главу угла ставил информатику. Julia, созданная в 2009, поставила целью достижение баланса между двумя предыдущими языками.
MATLAB
Первоначально каждое значение в MATLAB представляло собой массив чисел с плавающей запятой двойной точности. Оба аспекта этого выбора, массивы и числа с плавающей точкой, были вдохновленными проектными решениями.
Стандарт IEEE 754 для чисел с плавающей запятой не был принят до 1985 года, а память измерялась в килобайтах, а не в гигабайтах. Двойные числа с плавающей запятой были не самым эффективным способом отображения символов или целых чисел, но они были тем, что ученые, инженеры и все математики хотели использовать большую часть времени. Кроме того, переменные не должны быть объявлены и память не должна быть распределена. Позволив компьютеру справиться с этими задачами и избавившись от типов данных, вы освободили свой мозг, чтобы подумать об алгоритмах, которые будут работать с данными.
Массивы важны, потому что численные алгоритмы в линейной алгебре принимали свои собственные формы LINPACK и EISPACK. Но доступ к ним со стандартным носителем в научных вычислениях, FORTRAN 77, был многоэтапным процессом, который включал объявление переменных, вызов скрытых имен подпрограмм, компиляцию кода, а затем анализ данных и выходных файлов. Запись умножения матриц в виде A * B и распечатка ответа сразу же привели к изменению правил игры.
MATLAB также сделал графику простой и открытой. Никаких сложных машинно-зависимых библиотек с низкоуровневыми вызовами, просто plot (x, y), и вы видели то, что видел бы кто-нибудь еще с MATLAB. Было еще больше инноваций, таких как запутанные комплексные числа, разреженные матрицы, инструменты для создания кроссплатформенных графических пользовательских интерфейсов и передовой набор решателей ODE, которые сделали MATLAB местом для научных вычислений со скоростью мысли.
Однако дизайн, который был идеальным для интерактивных вычислений, даже длинных, не всегда способствовал написанию хороших и производительных программ. Перемещение данных между многими функциями требовало манипулирования множеством переменных и частой обращению к документации о входных и выходных аргументах. Одна функция на файл на диске в плоском пространстве имен была очень простой для маленького проекта, но головной болью для большого. Определенные шаблоны программирования (векторизация, предварительное распределение памяти) должны были применяться, если вы хотите избежать проблем со скоростью вычислений. Научные вычисления в настоящее время применяются к гораздо большему количеству областей с огромным количеством различных типов данных. И т.п.
В ответ MathWorks продолжила внедрять инновации в MATLAB: встроенные функции, вложенные функции, замыкающие переменные, многочисленные типы данных, объектно-ориентированные функции, инфраструктуры модульного тестирования и так далее. Каждое нововведение было, вероятно, решением важной проблемы. Но накопление 40 лет этих изменений имело побочный эффект размывания простоты и единства концепции. В 2009 году я написал книгу, которая довольно хорошо освещала основы MATLAB менее чем на 100 страницах. Насколько я знаю, все эти вещи все еще доступны. Но вам нужно знать намного больше сейчас, чтобы назвать себя профессионалом.
Python
Отчасти, история Python является зеркальным отражением истории MATLAB. В обоих языках присутствовала интерактивная командная строка (сейчас ее называют REPL аббревиатура от read-eval print loop, что переводится как петля прочтения-оценка-печать, а также свобода от различных объявлений и компиляций. Однако MatLab был создан в первую очередь с прицелом на вычислительный анализ, в то время как python создавался для хакеров. Затем, каждый из языков смог расширить свою базу пользователей путем обновлений и расширений функционала.
На мой взгляд, Python все еще страдает от бедности своего математического аппарата. В нем присутствуют такие неудобные мелочи как наличие ** вместо^, @ используется для умножения матриц (было добавлено недавно!), не размер, а форма матрицы, хранилище, ориентированное на ряды и т.д. Если вы считаете, что V.conj().T@D**3@V элегантнее V∗D 3 V, тогда скорей всего у вас не все в порядке с головой. Также индексирование у него начинается с 0 (вместо 1). Мне доводилось ознакомится с противоположным мнением, однако, на мой взгляд, оно не так уж и убидительно, Очевидно, что все это вопрос личных предпочтений, предмет священных войн в интернете, так как ты всегда можешь привести громоздкий пример в свою пользу, Что мне точно кажется убидительным, так это то, что в течение десятилетий математическое индексирование векторов и матриц мы всегда начинаем с 1, и многие псевдо-коды основаны на этом предположении.
Помимо некоторых неудобств, я нахожу систему Python+NumPy+SciPy громоздкой и непостоянной, наглядным примером является тот факт, что несмотря на сильную ориентированность на объект, там существуют матричные классы, и при этом их использование не рекомендуется, Возможно это меня так MatLab избаловал, но я считаю матрицы важным объектом который следует держать под рукой и активно использовать. Разве не является основной фишкой ООр возможность использовать * для того чтобы совершать различные операции с массивами и матрицами? Вообще, в этом плане там присутствует множество неудачных моментов, (Зачем мне вообще нужна команда spsolve? Почему я просто не могу применить команду solve к разреженной матрице? И там еще много такого.)
Есть также места, где численная экосистема выглядит немного хуже. Например, квадратные и ODE-решатели выглядят минималистичным в 2019 году. насколько я могу сказать не существует методов для DAE, DDE, симплектических или неявных решателей, которые допускают внутренние итерации Крылова. Посмотрите, этим функциям в основном 30 или более лет — они все еще хороши, но очень далеко от совершенства. Matplotlib — удивительный пакет для работы, и в некоторых случаях он выглядел лучше, чем MATLAB, но мне не хватает 3D.
Некоторые эксперты утверждают, что существуют причины, по которым код Python пытается бороться со скорость выполнения с помощью компилируемых языков. Меня удивляет результат поиска «python он слишком медленный». Чемпионы Python приводят множество аргументов / извинений, которые люди делали для MATLAB в те времена. Это не значит, что они не правы, но это больше, чем просто проблема восприятия.
Я понимаю, почему Python был настолько захватывающим для многих людей в научных вычислениях. Он имеет некоторый синтаксис и мощь MATLAB, доступный из REPL. Он обладает отличными инструментами и хорошо работает с другими языками и областями вычислений. Он предложил это бесплатно и с гораздо лучшей долгосрочной воспроизводимостью. Очевидно, что это хорошо работает для многих людей, которые, вероятно, видят мало причин для перемен.
Из-за того, что я знаю, как делать в научных вычислениях, Python заставляет делать больше рутинной работу по изучению и использованию, чем я привык. Какое-то время мы не будем знать, будет ли оно продолжаться в сообществе или уже приблизилось к своему пику.
Julia
У Julia есть свои преимущества и недостатки, так как она запоздала. Я восхищаюсь создателями Julia за то, что они понимали, что они могли добиться большего
Мы хотим язык с открытым исходным кодом, с библиотекой лицензией. Мы хотим скорость C с динамикой Ruby. Мы хотим, чтобы язык был гомоионный, с настоящими макросами, такими как Lisp, но с очевидными, знакомыми математическими обозначениями, такими как в Matlab. Мы хотим что-то такое же удобное для программирования, как Python, такое же простое для статистики, как R, такое же естественное для обработки строк, как Perl, такое же мощное для линейной алгебры, как Matlab, и способное склеивать программы вместе как оболочку. Нечто простое в освоении, но при этом радует самых серьезных хакеров. Мы хотим, чтобы он был интерактивным, и мы хотим, чтобы он был скомпилирован.
Я считаю, что в значительной степени они преуспели. К релизу версии 1.0 они, казалось, немного отличались от REPL, и от MATLAB. (Насколько точно LinRange лучше, чем linspace?) Хотя это придирки.
Это первый язык, который я использовал, с возможностью выходить за рамки ASCII. Я получаю черезмерное удовлетворение от использования таких переменных, как Фи, и таких операторов, как ≈. Это больше, чем красивая обертка; возможность больше походить на математические выражения, которые мы пишем, является реальным плюсом, хотя это немного усложняет обучение и документацию.
Работа в Julia показала мне, что я приобрел некоторые навыки программирования из-за выбора MATLAB, а не из-за присущего ей превосходства. Векторизация не является естественной для многих вещей. Julia открывает, что вы можете векторизовать любую функцию, просто добавив точку к ее имени. Построение матрицы с помощью comprehension делает вложенные циклы (или трюки с сеткой сетки) похожими на ошибочные кнуты в сравнении, и обход матрицы в целом с помощью генератора для простого суммирования напоминает получение чего-то даром. (Я знаю, что Python имеет схожие языковые функции.)
Большая особенность множественной диспетчеризации делает некоторые вещи намного проще и понятнее, чем ориентация объекта. Например, предположим, что у вас есть классы Wall и Ball на традиционном объектно-ориентированном языке.Какой класс должен обнаружить столкновение шара со стеной? Или вам нужен класс комнаты, чтобы играть в рефери? Подобные вопросы могут отвлечь меня. При многократной диспетчеризации данные упаковываются в типы объектов, но методы, работающие с данными, не привязаны к классу. Так
знает о типах, но определяется независимо от них. Мне потребовалось немало программирования, чтобы понять, насколько интересно и потенциально важно понятие множественной диспетчеризации для расширения языка.
Численная экосистема быстро развивается. Мой пример номер один — DifrentialEquations.jl, написанный замечательным Крисом Ракауцкасом. Если это программное обеспечение не выиграет приз Уилкинсона в ближайшее время, система сломана. Просто зайдите на сайт и приготовьтесь к обращению.
Я еще не видел больших успехов в скорости над MATLAB, которые обещает Джулия. Отчасти это моя относительная неопытность и виды задач, которые я выполняю, но отчасти потому, что MathWorks проделал невероятную работу по автоматической оптимизации кода. Во всяком случае, это не тот аспект кодирования, на котором я сосредоточен большую часть времени.
Программирование в Юлии заняло у меня некоторое время, чтобы чувствовать себя комфортно (возможно, я просто старею и становлюсь кристаллизованным). Это заставляет меня думать о типах данных больше, чем хотелось бы, и всегда есть подозрение, что я упустил правильный способ что-то сделать. Но для ежедневного использования я, скорее всего, сейчас обращусь к Джулии, как к MATLAB.
MATLAB — это корпоративное решение, в основном использующееся для решения инженерных задач. Он остается наиболее простым инструментом, позволяющим решать числовые задачи. Важную роль в этом, несомненно, играет очень подробная документация и десятилетнее развитие компании.
MATLAB — как седан BMW из мира научных вычислений. Это дорого, даже перед тем когда вы будете говорить об аксессуарах.(наборе инструментов). Вы платите за безупречную, бесперебойную работу и сервис. Но также это привлекает непропорциональное количество ненависти.
Python — это пикап Ford. Это вездесущее и любимое многими (в США). Он может делать все, что вы хотите, и он создан для того, чтобы делать то, чего не могут другие автомобили. Скорее всего, вы захотите его сейчас и потом. Но это не дает вам большой опыта вождения.
Julia — это Тесла. Она построена со смелой целью изменить будущее, и это возможно. Но это также может стать просто упоминанием. В то же время вы получите, где вы находитесь на стиле, и с большим запасом сил.
