Универсальные среды для расчётов и прототипирования (замена Matlab)

Помимо специализированных пакетов описанных выше, есть также свободное ПО для «быстрого и лёгкого» программирования расчётов. Производительность в этом случае обычно приносится в жертву лёгкости программирования и широким функциональным возможностям (универсальности). Приспособить их можно и для решения уравнений в частных производных. Из таких универсальных сред я хочу упомянуть:

Python

Просто удобный язык программирования, но в комбинации с возможностями NumPy/SciPy, графическими возможностями matplotlib (pylab) или VTK/MayaVi, вместе с библиотекой PySparse для работы с разреженными матрицами, многими библиотеками для численных расчётов, удобством интерпретируемого языка программирования и интерактивной оболочкой ipython — на сегодня Python это уже довольно серьёзный инструмент вычислителя. Мне нравится вот эта быстрая вводная книжка по его использованию: Practical Scientific Computing in Python. Для решения УрЧП можно использовать GetFEM++, Dolfin/FEniCS или FiPy.

Scilab

Свободная альтернатива Matlab. Активно развивается и спонсируется. Много возможностей. Для решения УрЧП есть OpenFEM.

Octave

Вроде как позиционируется в качестве замены Мatlab, но вот с решением уравнений в частных производных как-то тихо. Я нашёл только очень простенький FEMOCTAVE. В будущем обещают прикрутить решатель из FEniCS.

Хочу, однако, заметить, что если цель стоит именно в решении уравнений в частных производных, и метод нужно написать быстро, то стоит обратить внимание на неуниверсальные, но гибкие и лёгкие в использовании:

• FreeFEM++/FreeFEM3D
• GetDP
• Gerris

Если же программирование задачи надо исключить или свести к минимуму, могут пригодится «графические» среды (я, в данный момент, не могу ничего сказать об их гибкости/эффективности):

• Elmer
• Impact

На этом я заканчиваю этот обзор. Я намеренно исключил из обзора программное обеспечение предназначенное для других классов задач. Например, про что я знаю мало и рассказать не могу про R (статистика), среды для символьных вычислений, ПО для анализа и обработки изображений, ПО для кластерного анализа и распознавания образов, ПО для анализа генетических последовательностей (список можно продолжать). Буду рад поставить ссылки на соответствующие обзоры.

Смотрите также:

☙ Сравнение программ для построения научных графиков