Бесплатная замена матлабу?

[perasperaadastra]

Чем люди нынче пользуются вместо матлаба? Октава? Питон? R?

[flip_flop]

И этим всем тоже. Есть ещё SciLab, FreMat, Julia, Root, +1001 tools. Вам нужно иметь подобную функциональность или наиболее полную совместимость с Матлабом?

[viewbelle]

если вы привыкли именно к матлабу, посмотрите октав.

[perasperaadastra]

Честно говоря, я и сам не знаю, что мне нужно...

Матлабом я никогда не пользовался, поэтому совместимость не сильно волнует. А вот наличие хорошей документации (включая советы в интернетах) и легкость в освоении для чайника это важно. R в этом плане очень приятен, ибо позволяет нагугливать по описанию необходимого действия, ну и, в принципе, прост и понятен.

[flip_flop]

Если упор на статистику - то R. Если мощь тех же библиотек численных методов как и в Матлабе + мощный универсальный язык, то я бы рекомендовал python/iPython/NumPy/SciPy/matplotlib/SpyDer. Если новый интересный современный язык + параллельная обработка и высокая производительность - рекомендую Juila. Если достаточно высокоскоростные вычисления для численных методов общего научного назначения плюс моделирование динамических систем - то SciLab, у него есть аналог Simulink. У всех есть документация ну и Гугл в помощь. Посмотрите сами и выберите то, что приглянется.

[DropAndDrag]

на работе много народа использует Matlab, знакомый использует R (есть Studio R). За последний год пришлось немного столнуться с обоими. Что скажу ...
R честно пишет, что медленный и подключай библиотеку. Если использовать R в Windows и Linux, то библиотека может быть только С/С++ и подключение смурное.
Программа на Matlab была очень медленная. При перенесении в C# скорость увеличилась раз в 50. Хотя возможно и в самом Matlabе можно было бы сделать программу побыстрее.

[perasperaadastra]

Спасибо за советы!

Как хорошо, что я не работаю в ИТ. Помню, еще пару лет назад в интернетах писал, какой Питон модерновый и мощный, а теперь все — пришла Юлия и приказала Питону подвинуться.

[flip_flop]

Хе-хе, даже не работающим в ИТ приходится отслеживать тенденции technical & engineering computing По моему (не-ИТ) мнению, любому учёному и инженеру разработчику надо уметь пользоваться Матлабом и одним из его альтернатив.

Julia ещё не совсем подвинула Питон, просто имеет потенциал, но и проблем много, например отсутствие толкового IDE. Питон вместе с указанным довеском NumPy/SciPy/matplotlib остаётся мощным и имеет хорошие IDE (Spyder, PyDev), также как примеры и документацию. Хoтя по части вылизанности IDE Matlab впереди.

Есть масса методов ускорить Матлаб сам по себе или за счёт вставок на С/С++/Fortran (mex files). Но необходимость использовать интерфейс mex и некоторые его ограничения несколько напрягает, хотя я и делал это несколько лет с результатом ускорением Матлаба где-то раз в 5-10. Но это при эффективном Матлабе (преаллокация массивов, векторизация итераций и прочие гитики) и эффективном С/С++ (параллелизация, векторизация, хитрости с указателями и прочие гитики). При неэффективном Матлабе и эффективном С/С++ можно и раз 100 получить.

У Питона лучше чем у Матлаба взаимодействие с С/С++, но у Julia ещё проще для С, для C++ правда не совсем, хотя и подтягивается. Плюс, Julia ближе всех к чистому C/C++ по производительности. С другой стороны и Питон и Julia страдают фрагментацией и разнообразием качества пакетов. По числу пакетов, Питон гораздо более могуч, в нём можно делать всё, что можно делать в Матлабе (кроме Симулинка) и R вместе взятых. Но производительность разработки несколько ниже чем в Матлабе.

В последнее время мне также понравилось развитие SciLab как самостоятельное направление, поддерживаемое научным и HPC сообществом.

Всё вышесказанное является субъективным и индивидуальным, надеюсь внёс дополнительную смуту в и без того мутный омут выбора идеала из множества альтернатив

[DropAndDrag]

Всё вышесказанное является субъективным и индивидуальным, надеюсь внёс дополнительную смуту в и без того мутный омут выбора идеала из множества альтернатив

Идеал - он на то и идеал, чтобы его не достигать