Einführung in Matlab Alternatives
Matrix Laboratory, auch als MATLAB bekannt, ist eine Programmiersprache auf hohem Niveau. Es bietet eine interaktive Umgebung, um Berechnungen in verschiedenen Bereichen wie Mathematik, Naturwissenschaften und Ingenieurwissenschaften durchzuführen. Die Ergebnisse können visualisiert und als Berichte zur weiteren Analyse generiert werden. Matlab ist der Pionier bei der Kombination dieser Dinge. Ein Team von Fachleuten entwickelt die Toolboxen und veröffentlicht sie erst nach strengen Tests. Vorkenntnisse in Java, C, C ++ oder Fortran sind hilfreich, bevor Sie Matlab verwenden. Verschiedene mathematische Funktionen und integrierte Bibliotheksbefehle werden verwendet, um Daten zu analysieren, Diagramme zu erstellen und komplexe Integrationen und Differenzierungen durchzuführen. Hier diskutieren wir die Liste der Matlab-Alternativen.
Gebrauch Matlab
- Es kann mit Arrays und Matrix-Problemen umgehen
- Zeichnen von 2D- und 3D-Objekten
- Komplexe Gleichungen in der Algebra lösen
- Datenanalyse
- Kommunikation und Verarbeitung von Signalen
- Verarbeitung von Bildern und Videos
- Prüfung verschiedener Messgeräte
Ohne Zugriff auf den Quellcode von Matlab kann man die volle Funktionalität und die Anwendungsfälle der verschiedenen eingebauten Funktionen nicht verstehen oder modifizieren. Eine einzelne Lizenzdatei kann Hunderte von Dollar kosten. Es ist wahrscheinlich eher für Leute, die sich außerhalb einer Organisation befinden. Glücklicherweise gibt es mehrere Matlab-Alternativen, die freien Zugang bieten. Anhand der Zielsetzung des Benutzers kann man passend etwas Ähnliches wie Matlab finden.
Liste der Matlab-Alternativen
Verschiedene Matlab-Alternativen sind wie folgt:
1. GNU Octave
Wenn Sie nach etwas suchen, das Matlab in Bezug auf Kompatibilität und Rechenleistung näher kommt, ist Octave die beste Matlab-Alternative. Die meisten für Matlab entwickelten Projekte laufen auch auf Octave. Es läuft auf jedem Betriebssystem ohne Änderungen.
Eigenschaften
- Kann leistungsstarke mathematische Syntax verarbeiten und ist mit Plot- und Visualisierungswerkzeugen ausgestattet.
- Open Source und kompatibel mit allen Betriebssystemen
- In erster Linie für komplexe lineare und nichtlineare numerische Berechnungen entwickelt
- Es können sowohl interaktive als auch Batch-Jobs ausgeführt werden
- Kompatibel mit Matlab-Skripten und anderen Modulen, die in Java, C ++ oder Fortran geschrieben wurden.
2. Scilab
Scilab ist eine Open Source-Version, die der Implementierung von Matlab ähnelt. Die als Scientific Computing bekannten Approximationstechniken werden zur Lösung numerischer Probleme verwendet. Um dies zu erreichen, verwendete das Team von Scilab-Entwicklern Solver und Algorithmen, um die algebraischen Bibliotheken zu erstellen. Neben GNU Octave ist Scilab eine der wichtigsten Alternativen zu Matlab.
Die Bibliotheksdateien von Scilab basieren auf folgenden Elementen:
- Datenanalyse
- Entwicklung komplexer Algorithmen
- Modelle früherer Berechnungen
Mathematische Berechnungen basieren auf:
- Progression und Regression
- Fourier-Transformationen
- Differential- und Integralanalyse
- Gewöhnliche Differentialgleichungen
Die Daten können mit einer der folgenden Methoden visualisiert werden:
- Kreisdiagramme
- Linie, Balkendiagramme
- Histogramme
- MathML-Anmerkungen
3. Maxima
Eine weitere Alternative von Matlab ist Maxima, die vom legendären Algebra-System Macsyma inspiriert wurde. Es ist ein System zur Manipulation numerischer Ausdrücke wie Taylor-Reihen, Laplace-Transformationen, Vektoren, Tensoren und Matrizen. Sehr genaue Ergebnisse werden durch die Verwendung exakter Gleitkommazahlen, Bruchzahlen und Ganzzahlen erzielt. Der Source Forge-Dateimanager besteht aus allen vorkompilierten Binärdateien. Der Quellcode kann unter Windows, Mac OS usw. kompiliert werden. Die Daten und Funktionen können in zwei und drei Dimensionen dargestellt werden. Es ist öffentlich mit aktiver Nutzung verfügbar. Maxima wird regelmäßig aktualisiert, um Fehler zu beseitigen und die Codierung zu verbessern. Neue Vorschläge werden von den aktiven Community-Mitgliedern bereitgestellt.
4. Sage Math
Sage Math ist ein weiteres Softwaresystem, das eine Alternative zu MatLab bietet. Es wird verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und bei wissenschaftlichen Forschungen zu helfen. Aufbauend auf einer Python-basierten wissenschaftlichen Bibliothek. Python ist klar und gut lesbar. Es ist syntaktisch Matlab ähnlich. Es bietet eine Befehlszeilenschnittstelle und eingebettete Werkzeuge zur Ausführung mathematischer Funktionen. Die Installation von Sage ist kostenlos und kann angepasst werden. Wir können jederzeit Module hinzufügen. Matlab kann die großen Datenmengen aufgrund seiner kompilierten Fortran-Bibliotheksdateien möglicherweise schneller verarbeiten. Da Sage jedoch kostengünstig ist, werden die geringfügigen Zeitverzögerungen ignoriert.
5. AnyLogic
AnyLogic ist die beste Matlab-Alternative, eine Open-Source-Simulationssoftware für alle geschäftlichen Herausforderungen. Es ist eine praktisch angenehme Drag & Drop-Umgebung. Es enthält eine mit Java geschriebene grafische Modellierungssprache und kann angepasst werden. AnyLogic bietet eine Plattform zur Lösung dynamischer geschäftlicher Herausforderungen durch Simulation der Anforderungen. Es gibt verschiedene Tools, um komplexe Geschäftsmodule aufzulösen und elegante Berichte und Workflow-Modelle bereitzustellen. Tausende kommerzielle Organisationen und akademische Einrichtungen nutzen AnyLogic. Eine gesteigerte Effizienz und eine bessere Risikoanalyse zur Bewältigung komplexer geschäftlicher Herausforderungen sind ein wichtiges Merkmal von AnyLogic. Matlab kann nicht mit der Flexibilität mithalten, die Komplexität zu erfassen und so höhere Erkenntnisse zu liefern.
6. Enterprise Architect
Es ist ein schneller Performer, der große Datenmodelle in Sekundenschnelle laden kann. Das Model Repository ist so konzipiert, dass große Teams einen Blick auf das Unternehmen haben können. Ein weiteres Merkmal ist, dass global verteilte Unternehmen auch einen Beitrag zur Cloud-basierten Bereitstellung leisten können. Mit JavaScript geschriebene Guards und Effekte können zur Steuerung des Workflow-Modells verwendet werden. Die dynamische Modellierung ermöglicht ein besseres Verständnis des Verhaltens. Einfache Methoden wie das Klicken auf eine Schaltfläche können verwendet werden, um die Ausführung des Workflows auszulösen. Die Guards legen den nächsten Pfad in einem Workflow fest. Experimentieren Sie mit verschiedenen Optionen, um Risiken in der Umwelt zu vermeiden. Die Ausführungsgeschwindigkeit kann gesteuert und die Zwischenschritte angezeigt werden. Die Berechnungen werden in bestimmten Intervallen zwischen den Simulationen durchgeführt. Haltepunkte werden verwendet, um unterschiedliche Geschäftsergebnisse zu analysieren und die Module zu verbessern.
7. Julia
Eine dynamische Programmiersprache zur Durchführung von Analysen in den Bereichen Numerik und Computerwissenschaften. Die einfache Syntax erleichtert die Datenanalyse. Es kann mehrere C- und Fortran-Bibliothekscodes verwenden. Es ermöglicht die parallele oder sequenzielle Berechnung von Daten in verteilten Clustern. Mehrfachversand ist ein Merkmal von Julia, das Funktionsverhalten aus verschiedenen Argumenttypen kombiniert. Automatische und speziellere Codes werden durch Aufrufen von Pyfunctions- und C-Funktionen generiert. Julia nutzt einen eingebauten Paketmanager. Der Testcode kann schnell durch REPL (Read-Eval-Print-Loop) über eine interaktive Shell-Sitzung experimentiert werden. Mehrdimensionale Daten können schnell geladen und Funktionen wie Aggregationen und Verknüpfungen ausgeführt werden. Es ist mit anderen Schnittstellen wie Java, R usw. kompatibel. Julia kann von jedem heruntergeladen und ausgeführt werden, und die Installation ist ziemlich unkompliziert.
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