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私はコンピュータシステム工学の学部生です。SCILABがフリーウェアであることを除けば、MATLABがSCILABに対してどのような利点があるのか​​、またその逆も知りたいのです。私はコンピューターエンジニアの観点から意味します。

ありがとう

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OpenOfficeがMSOfficeに対してであるように、ScilabはMATLABに対してです。つまり、それは完全なクローンではなく、洗練されたものでもありません。あなたはMATLABのほとんどの機能を手に入れます、そして価格ははるかに快適です。

とは言うものの、フリー/オープンのふりをするMATLABが必要な場合は、構文がMATLABに近いため、私は個人的にOctaveを好みます。

MATLABの互換性に悩まされていない場合は、統計言語/環境Rを確認してください。これは楽しいことです。

于 2010-02-10T14:28:14.733 に答える
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I can't get into the nitty-gritty details, as I haven't used SCILAB extensively.

But from a bird's eye view, MATLAB is a very polished software, with decades of development behind it. And a price to match. It has a huge array of specialized packages, good support, a reasonably well designed UI, and it's generally user-friendly enough for non-computer engineers to work with. It's also very common in the industry, so it's not a bad thing to have on your resume.

But if you don't have very complex needs (which I suspect, given the use I made of MATLAB during my undergrad years) and you don't need the robustness and polish of a professional package, SCILAB will probably meet your needs.

And since it's based on the MATLAB language, what you'll learn can be transferred later on if your needs change, or you find yourself working in an environment where MATLAB is the default.

于 2010-02-09T20:42:41.953 に答える
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Matlabは事実上の産業標準であり、今ここで準備ができており、それを推進するための大きな会社があります。

Scilabは長い間オープンソースの代替手段でしたが、正直なところ、私には魅力的ではありませんでした。私は、彼らがプロジェクトで十分に生きていなかったか、この種の有効な製品を作るには多額のお金が必要だと思います。

オープンソースであることは、さまざまなプラットフォームで非常に効率的になる唯一の方法であるため、優れたオープンソースの代替手段が切実に必要であるため、これは本当に残念です。実際、matlabは中小規模のプログラムのプロプライエタリに非常に優れていますが、クローズされているためです。ソースの場合、たとえばスーパーコンピューターにスケールアップするのは非常に難しく、コードを完全に書き直す必要があります。

セージは第三の道かもしれません、それは多くの可能性を秘めています、そして私はそれに賭けるでしょう。確認してください。Scilabのように車輪の再発明を行うのではなく、既存のソフトウェアを使用して新しいプログラムにマージします。これは、コンピューティングの世界で勢いを増したPythonに基づいています。これは、プロトタイプをすばやく作成するのに十分なほど簡単であり、スーパーコンピューターやGPGPUなどのエキゾチックなプラットフォームで実行するのに十分な汎用性があることが示されているためです。

@ MatlabDoug

中小規模の環境では実現可能ですが、非常に大きなタスクでは、オープンソースの柔軟性が非常に重要です。

アプリケーションを微調整できるopen-mpiのような低レベルのツールから始めて、多くの作業を肩から持ち上げるPETScのような高レベルのフレームワークから、忘れてしまうアルゴリズムに集中できるjavaおよびpythonの実装まで。低水準言語の頭痛の種の多く。

しかし、本当の証拠は、トップ500のスーパーコンピューターの驚くべき大多数がオープンソースの代替手段を好むということです。

于 2010-02-10T01:41:04.000 に答える