Loading article…
以下に、数値解析やデータ分析 に使用することを目的とした注目すべきエンドユーザー コンピュータ アプリケーションを示します。
数値計算ソフトウェアパッケージ
- Analytica は、数値モデルの構築と分析に広く使用されている独自のツールです。影響図に基づいた宣言型のビジュアル プログラミング言語です。
- FlexPro は、データ解析と測定データの表示を行うプログラムです。Excel に似た豊富なユーザー インターフェイスを備えており、組み込みのベクトル プログラミング言語 FPScript の構文は MATLAB に似ています。
- FreeMat は、GPL ライセンスによるオープンソースのMATLAB のような環境です。
- GNU Octave は、主に数値計算を目的とした高水準言語です。線形および非線形問題を数値的に解くための便利なコマンドライン インターフェイスを提供し、MATLAB とほぼ互換性のある言語を使用して他の数値実験を実行します。Octave の 4.0 以降のリリースには GUI が含まれています。独立して開発されたLinuxプログラム ( Cantor、KAlgebra ) も、Octave の GUI フロントエンドを提供しています。アクティブなコミュニティがユーザーに技術サポートを提供しています。
- Igor Proは、複雑な数値計算、統計分析、出版品質のグラフィック作成を実行するための専用ソフトウェアです。独自のプログラミング言語が付属しており、数値アルゴリズムを実装できます。
- Jacket はMATLAB 専用の GPU ツールボックスであり、高速化とデータ視覚化の目的で一部の MATLAB 計算を GPU にオフロードできるようにします。
- jLab は、純粋な Java と Groovy でオープンソースの MATLAB のような環境を構築するための研究プラットフォームです。現在、解釈された j-Script (MATLAB のような) とコンパイルされた GroovySci (Groovy の拡張) スクリプトをサポートしており、Java コードへの直接インターフェイスと、多くの一般的な Java 科学ライブラリ ( Wekaや JSci など) およびアプリケーション ウィザードへのスクリプト アクセスを提供します。
- Julia (プログラミング言語) は、 MATLAB と表面的に類似した高水準の動的言語です。DataFrames.jl などのパッケージが利用可能です。
- LabVIEW は、数値解析に対してテキスト プログラミングとグラフィカル プログラミングの両方のアプローチを提供します。テキスト ベースのプログラミング言語である MathScript は、 MATLABおよびそのクローンとの互換性を提供する .m ファイル スクリプト構文を使用します。
- LAPACK は、連立一次方程式、連立一次方程式の最小二乗解、固有値問題、特異値問題、および関連する行列分解 (LU、コレスキー、QR、SVD、Schur、および一般化 Schur) を解くための Fortran 90 ルーチンを提供します。
- MATLABは数値計算を実行するために広く使用されている独自のソフトウェアです。[1] [2] [3]独自のプログラミング言語が付属しており、数値アルゴリズムを実装できます。
- GNU MCSim は、高速モンテカルロおよびマルコフ連鎖モンテカルロ機能を備えたシミュレーションおよび数値積分パッケージです。
- ML.NETはC#プログラミング言語用のフリーソフトウェア 機械学習 ライブラリです。[4] [5]
- NAG ライブラリは、さまざまなプログラミング環境向けに高度に最適化された数値解析ルーチンの広範なソフトウェア ライブラリです。
- O-Matrix は、数学、工学、科学、財務分析のための独自ライセンスのマトリックス プログラミング言語です。
- pandas は、 Python プログラミング言語用のデータ構造とデータ分析ツールを提供する BSD ライセンスのライブラリです。
- Perl データ言語は、 Perl プログラミング言語用の大規模な多次元配列と、画像処理およびグラフィカル プロット用のユーティリティを提供します。
- ScaLAPACKは、LAPACK (密および帯状の線形システム、最小二乗問題、固有値問題、特異値問題のソルバー) に類似した機能を備えた、並列分散メモリ マシン用の高性能線形代数ルーチンのライブラリです。
- ScilabはMATLABやOctaveに似た高度な数値解析パッケージです。[6] [7]完全なGUIとSimulinkの代替となるXcosが付属しています。(フリーソフトウェア、GPL互換のCeCILLライセンス)
- Sysquake は、数学、物理学、工学のためのインタラクティブグラフィックスを備えたコンピューティング環境です。Calerga の他のアプリケーションと同様に、Sysquake は MATLAB 互換言語に基づいています。
- TK Solverは、Universal Technical Systems, Inc. が商品化した、宣言型のルールベース言語に基づく数学的モデリングおよび問題解決ソフトウェア システムです。
- Torch は、テンソルの操作、統計分析、およびプレゼンテーションをサポートするディープラーニング ライブラリです。
- XLfit は、曲線フィッティングと統計分析を提供する Excel プラグインです。
汎用コンピュータ代数システム
- Macsymaは汎用コンピュータ代数システムであり、Maximaと呼ばれる無料の GPL ライセンス バージョンがあります。
- 汎用の商用数学ソフトウェア パッケージであるMaple 。
- Mathcad はWYSIWYGインターフェイスと、出版品質の数式を生成する機能を提供します。
- Mathematicaは、非常に幅広い数値関数の数値評価、最適化、視覚化を提供します。また、プログラミング言語とコンピュータ代数機能も含まれています。[8] [9] [10] [11]
- PARI/GP は、数論 (因数分解、代数的数論、楕円曲線など) の高速計算用に設計された、広く使用されているコンピュータ代数システムですが、行列、多項式、べき級数、代数的数などの数学的エンティティを計算するための他の多数の便利な関数や、多数の超越関数も含まれています。PARI は、より高速な計算を可能にする C ライブラリとしても利用できます。
- SageMathはオープンソースの数学ソフトウェアであり、[12]統一されたPythonインターフェースを備えており、テキストインターフェースまたはグラフィカルなWebベースのインターフェースとして利用できます。オープンソースおよび独自の汎用CAS、およびPARI / GP、GAP、gnuplot、Magma、Mapleなどの他の数値解析プログラム用のインターフェースが含まれています。
- Speakeasy は、インタープリタ型プログラミング言語も備えたインタラクティブな数値環境です。1960 年代半ばに行列操作用に誕生し、現在も進化を続けているこのツールは、構造化データ オブジェクトの動的な型付け、動的な割り当てとガベージ コレクション、演算子のオーバーロード、ユーザー コミュニティによって提供されたコンパイル済みまたはインタープリタ型の追加モジュールの動的なリンクなど、この種のツールの最も一般的なパラダイムの先駆けとなっています。
- Trilinos は、科学およびエンジニアリング アプリケーションで使用するためのオープン ソースの オブジェクト指向ライブラリのコレクションです。Trilinos は、スケーラブルな並列線形代数アルゴリズムに基づいています。
インターフェース指向
- Baudline は、数値信号解析と科学的視覚化のための時間周波数ブラウザです。
- COMSOL Multiphysicsは、さまざまな物理学および工学アプリケーション、特に結合現象、つまりマルチフィジックス向けの有限要素解析、ソルバー、およびシミュレーション ソフトウェア / FEA ソフトウェア パッケージです。
- データプロットはNISTによって提供されています。
- DADiSP は、MATLAB の数値機能とスプレッドシートのようなインターフェースを組み合わせた、 DSPに重点を置いた商用プログラムです。
- EJS は、シミュレーションを生成するための Java で書かれたオープンソース ソフトウェアツールです。
- Euler Mathematical Toolboxは、実数、複素数、区間数、ベクトル、行列を処理できるプログラミング言語を備えた強力な数値実験室です。2D/3D プロットを作成できます。
- FEATool Multiphysicsは、有限要素 FEM および PDE マルチフィジックス シミュレーション用のMatlab GUI ツールボックスです。
- FEniCS プロジェクトは、PDEの自動ソリューションのためのプロジェクトのコレクションです。
- Hermes は、 PDEおよびマルチフィジックス結合問題を解決するための高度な適応型有限要素アルゴリズムの C++ ライブラリです。
- Fitykは、曲線フィッティングおよびデータ分析プログラムです。主にピークフィッティングとピークデータの分析に使用されます。
- FlexProは、主に測定データのインタラクティブかつ自動的な分析と表示を行う商用プログラムです。多くのバイナリ計測器データ形式をサポートし、独自のベクトル化プログラミング言語を備えています。
- IGOR Pro は、時系列、画像分析、曲線フィッティングに重点を置いたソフトウェア パッケージです。独自のプログラミング言語が付属しており、インタラクティブに使用できます。
- LabPlot は、KDE プラットフォーム上に構築されたデータ分析および視覚化アプリケーションです。
- MFEM は、有限要素法用の無料かつ軽量でスケーラブルな C++ ライブラリです。
- Origin は、科学的なグラフを作成するために広く使用されているソフトウェア パッケージです。ANSI 標準に非常に厳密に準拠した独自の C/C++ コンパイラが付属しています。
- PAW はCERNで開発された無料のデータ分析パッケージです。
- SPSS、[13] [14] [15] [16] [17]統計解析用のアプリケーション。
- QtiPlot はOrigin に似たデータ分析および科学的視覚化プログラムです。
- ROOT は、 CERNで開発された、無料のオブジェクト指向の多目的データ分析パッケージです。
- Salome は、数値シミュレーションの前処理と後処理のための汎用プラットフォームを提供する無料のソフトウェア ツールです。
- Shogun は、共通のフレームワークの下でいくつかの SVM 実装 (libSVM、SVMlight など) を提供し、Octave、MATLAB、Python、R へのインターフェイスを提供するオープンソースの大規模機械学習ツールボックスです。
- Waffles は、自動化された実験やプロセスで機械学習操作をスクリプト化するために設計されたコマンドライン ツールの無料ソフトウェア コレクションです。
- Weka は、ワイカト大学で開発された機械学習ソフトウェアスイートです。
言語指向
- acslXは、時間依存の非線形微分方程式によって記述される連続システムのパフォーマンスをモデル化し、評価するためのソフトウェア アプリケーションです。
- ADMB は、自動微分化を使用する C++ ベースの非線形統計モデリング用のソフトウェア スイートです。
- AMPL は、大規模な最適化のための非常に複雑な問題を記述および解決するための数学モデリング言語です。
- Chは科学的な数値計算と可視化のための計算配列を備えた商用C/C++ベースのインタープリタ言語である。[18]
- APMonitor : APMonitor は、微分方程式と代数方程式の形式で物理システムの表現を記述および解決するための数学モデリング言語です。
- Armadillo は線形代数用の C++ テンプレート ライブラリです。さまざまな分解、因数分解、統計関数が含まれており、その構文 ( API ) は MATLAB に似ています。
- CPU および GPU 上で最適化された行列および線形代数関数を呼び出すための数値ライブラリ Neanderthal、ClojureCUDA、および ClojureCL を備えたClojure 。
- Julia [19] [20]は、 LLVMベースのJITをバックエンドとしてクラウド並列科学計算を念頭に置いて設計されています。軽量の「グリーン」スレッド(コルーチン)。コードからのC関数の直接呼び出し(ラッパーや特別なAPIは不要)、Unicodeのサポート。他のプロセスを管理するための強力なシェルのような機能。Lispのようなマクロとその他のメタプログラミング機能。
- ELKI は、 Javaでデータ マイニングアルゴリズムを開発するためのソフトウェア フレームワークです。
- GAUSS は、数学と統計のための行列プログラミング言語です。
- GNU Data Language は、IDL の代替として設計された無料のコンパイラです。
- IDL [21]はFORTRANをベースにベクトル化された商用インタープリタ言語です。太陽物理学、核融合、大気科学、医療の分野で広く使用されています。GNUデータ言語は無料の代替言語です。
- ILNumerics.Net は、科学、工学、財務分析のための数値計算機能を.NET Frameworkに提供するC#数学ライブラリです。
- KPP は、化学反応メカニズムから生じる常微分方程式 (ODE)を積分するためのFortran 90、FORTRAN 77、C、またはMatlabコードを生成します。
- Madagascar は、多次元データ分析と再現可能な計算実験のためのオープンソース ソフトウェア パッケージです。
- mlpackは機械学習用のオープンソースライブラリであり、シンプルで一貫性のあるAPIを提供し、C++言語の機能を活用して最大限のパフォーマンスと柔軟性を提供します。
- NCAR コマンド言語は、科学的データの分析と視覚化のために特別に設計された解釈型言語です。
- O-Matrix - 数学、工学、科学、財務分析のための行列プログラミング言語。
- OptimJは、大規模な最適化のための非常に複雑な問題を記述および解決するための Java ベースの数学モデリング言語です。
- Perlデータ言語[ 22] [23]はPDLとも呼ばれ、 Perl ver.5の配列拡張であり、データ操作、統計、数値シミュレーション、視覚化に使用されます。
- Python [24] [25]とよく知られた科学計算パッケージであるNumPy、SymPy、SciPy [26] [27] [28]を組み合わせたもの。
- RはS言語を実装したデータ操作と統計に重点を置いた広く使われているシステムです。[29]多くのアドオンパッケージが利用可能です(フリーソフトウェア、GNU GPLライセンス)。
- SAS [30]は統計用ソフトウェア製品のシステムであり、行列プログラミング言語であるSAS/IML [ 31 ]も含まれる。
- VisSim は、非線形動的システムのシミュレーションとモデルベースの組み込み開発のためのビジュアルブロック ダイアグラム言語です。その高速 ODE エンジンは、複雑な大規模モデルのリアルタイム シミュレーションをサポートします。非常に効率的な固定小数点コード ジェネレーターにより、低コストの固定小数点組み込みプロセッサをターゲットにすることができます。
- Wolfram言語は、 MathematicaやWolfram Cloudなどの多くのWolframテクノロジーで使用されています。
- World Programming System (WPS) は、統計分析とデータ操作のための単一ユーザープログラムでPython、R、SAS言語を混在させることをサポートします。
- Yorick は、数値、グラフのプロット、シミュレーション用に設計されたインタープリタ型プログラミング言語です。
歴史的に重要な
- 1950 年代後半または 1960 年代前半にTX-0およびPDP-1用に作成された高価な卓上電卓。
- S は強力な数値サポートを備えた (配列ベースの) プログラミング言語です。R は S 言語の実装です。
参照
参考文献
- ^ Quarteroni, A., Saleri, F., Gervasio, P. (2006). MATLAB と Octave による科学計算。ベルリン: Springer。
- ^ Gander, W., & Hrebicek, J. (編). (2011). Maple と Matlab® を使用した科学計算の問題解決。Springer Science & Business Media。
- ^ Barnes, B., & Fulford, GR (2011). ケーススタディによる数学モデリング: Maple と MATLAB を使用した微分方程式アプローチ。Chapman および Hall/CRC。
- ^ David Ramel (2018-05-08). 「オープン ソース、クロスプラットフォーム ML.NET が機械学習を簡素化 -- Visual Studio Magazine」。Visual Studio Magazine。2018年 5 月 10 日閲覧。
- ^ Kareem Anderson (2017-05-09). 「Microsoft が ML.NET クロスプラットフォーム機械学習フレームワークを発表」。MSFT にて。2018年 5 月 10 日閲覧。
- ^ Bunks, C., Chancelier, JP, Delebecque, F., Goursat, M., Nikoukhah, R., & Steer, S. (2012). Scilab によるエンジニアリングと科学計算。Springer Science & Business Media。
- ^ Thanki, RM, & Kothari, AM (2019). SCILAB を使用したデジタル画像処理。Springer International Publishing。
- ^ Maeder, RE (1991). Mathematicala でのプログラミング. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
- ^ Stephen Wolfram. (1999). The MATHEMATICA® book, version 4. Cambridge University Press .
- ^ Shaw, WT, & Tigg, J. (1993). Applied Mathematica: 始め方、使い方のコツ。Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
- ^ Marasco, A., & Romano, A. (2001). 科学計算のための Mathematica: 常微分方程式の数学的問題; CD-ROM 付き。Springer Science & Business Media。
- ^ Zimmermann, P., Casamayou, A., Cohen, N., Connan, G., Dumont, T., Fousse, L., ... & Bray, E. (2018). SageMath による計算数学。SIAM。
- ^ Wagner III, WE (2019). 研究方法と社会科学統計のためのIBM® SPSS®統計の使用。Sage Publications。
- ^ Pollock III, PH、Edwards, BC (2019)。政治分析のためのIBM® SPSS®コンパニオン。Cq Press。
- ^ Babbie, E., Wagner III, WE, & Zaino, J. (2018). 社会調査の冒険: IBM SPSS統計を使用したデータ分析。Sage Publications。
- ^ Aldrich, JO (2018). IBM® SPSS® Statistics の使用: インタラクティブな実践的アプローチ。Sage Publications。
- ^ Stehlik-Barry, K., & Babinec, AJ (2017). IBM SPSS Statistics によるデータ分析. Packt Publishing Ltd.
- ^ Ch 科学数値計算
- ^ Bezanson, J., Edelman, A., Karpinski, S., & Shah, VB (2017). Julia: 数値計算への新たなアプローチ。SIAM Review, 59(1), 65-98.
- ^ Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, VB, & Edelman, A. (2012). Julia: 技術計算のための高速動的言語。arXiv プレプリント arXiv:1209.5145。
- ^ Gumley, LE (2001). 実践的なIDLプログラミング。Elsevier。
- ^ Christiansen, T.、Wall, L.、Orwant, J. (2012)。プログラミング Perl: テキスト処理とスクリプト作成のための比類のないパワー。「O'Reilly Media, Inc.」
- ^ Srinivasan, S. (1997). 上級 Perl プログラミング。「O'Reilly Media, Inc.」
- ^ Van Rossum, G. (2007 年 6 月)。Python プログラミング言語。USENIX 年次技術会議 (第 41 巻、36 ページ)。
- ^ Sanner, MF (1999). Python: ソフトウェア統合および開発のためのプログラミング言語。J Mol Graph Model、17(1), 57-61。
- ^ Jones, E., Oliphant, T., & Peterson, P. (2001). SciPy: Python 用のオープンソース科学ツール。
- ^ Bressert, E. (2012). SciPy と NumPy: 開発者向け概要。「O'Reilly Media, Inc.」
- ^ Blanco-Silva, FJ (2013). 数値計算と科学計算のための SciPy の学習. Packt Publishing Ltd.
- ^ Ihaka, R., & Gentleman, R. (1996). R: データ分析とグラフィックスのための言語。計算およびグラフィカル統計ジャーナル、5(3), 299-314。
- ^ Khattree, R., & Naik, DN (2018). SAS ソフトウェアによる多変量統計の応用。SAS Institute Inc.
- ^ SAS/IML
