Какие преимущества у MATLAB над SCILAB и наоборот?

Ответ 1

Я не могу войти в подробные детали, поскольку я не использовал SCILAB широко.

Но с точки зрения птичьего полета, MATLAB - это очень полированное программное обеспечение, за которым стоит десятилетие развития. И цена, чтобы соответствовать. Он имеет огромное количество специализированных пакетов, хорошую поддержку, разумно хорошо разработанный интерфейс и, как правило, достаточно удобен для тех, кто не работает с компьютером. Это также очень распространено в отрасли, поэтому неплохо иметь в своем резюме.

Но если у вас нет очень сложных потребностей (что я подозреваю, учитывая использование, которое я сделал в MATLAB в течение моих лет обучения), и вам не нужна прочность и блеск профессионального пакета, SCILAB, вероятно, встретится с вашим необходимо.

И поскольку он основан на языке MATLAB, то, что вы узнаете, может быть передано позже, если ваши потребности изменятся, или вы обнаружите, что работаете в среде, где MATLAB по умолчанию.

Ответ 2

Scilab - это MATLAB, поскольку OpenOffice - это MS Office. То есть, это не совсем-клоун, и он не так полирован. Вы получаете большую часть функциональности MATLAB, и цена намного приятнее.

Тем не менее, если вы хотите, чтобы бесплатный /open притворился MATLAB, я лично предпочитаю Octave, так как синтаксис ближе к MATLAB.

Если вы не обеспокоены совместимостью с MATLAB, ознакомьтесь с языком/средой статистики R, который восхитителен.

Ответ 3

Matlab - это де-факто промышленный стандарт, он готов сейчас и здесь и имеет большую фирму, чтобы подтолкнуть его.

Scilab долгое время использовал альтернативу с открытым исходным кодом, но, честно говоря, она никогда не обращалась ко мне. Я думаю, что они или они никогда не были достаточно уверены в проекте, или что вам нужно слишком много денег, чтобы сделать правильный продукт такого рода.

И это очень жаль, так как нам отчаянно нужна хорошая альтернатива с открытым исходным кодом, потому что open source - это единственный способ быть очень эффективным на разных платформах: на самом деле Matlab очень хорош в прототипировании программ с малым средним, но поскольку это закрытый источник, его очень сложно масштабировать, например, к суперкомпьютерам, требуя часто полной перезаписи кода.

Sage может быть третьим способом, у него большой потенциал, и я бы поспорил на нем. Проверь это. Он не изобретает колесо, как это сделал Scilab, но использует существующее программное обеспечение и объединяет его в новой программе. Он основан на питоне, который получил большой импульс в вычислительном мире, поскольку он показал, что он достаточно прост для быстрого прототипа и достаточно универсален для работы на экзотических платформах, таких как суперкомпьютеры или G PGPU.

@MatlabDoug

Это возможно в среде с малой средой, но по очень большой задаче гибкость открытого источника неоценима.

Начиная с низкоуровневого инструмента, такого как open-mpi, который позволяет вам точно настраивать ваши приложения через более высокоуровневую структуру, например PETSc, которые отнимают много работы с ваших плеч, java и python, которые позволяют сосредоточиться на алгоритмах, забывающих о многих головных болях языков нижнего уровня.

Но реальное доказательство заключается в том, что поразительное большинство суперкомпьютеров top500 предпочитает альтернативы с открытым исходным кодом.