Lista de software de análisis numérico

A continuación se enumeran aplicaciones informáticas de usuario final destacadas destinadas a su uso con análisis numérico o de datos :

Paquetes de software numérico

• Analytica es una herramienta patentada ampliamente utilizada para construir y analizar modelos numéricos. Es un lenguaje de programación declarativo y visual basado en diagramas de influencia .
• FlexPro es un programa para análisis de datos y presentación de datos de medición. Proporciona una rica interfaz de usuario similar a Excel y su lenguaje de programación vectorial integrado FPScript tiene una sintaxis similar a MATLAB.
• FreeMat , un entorno de código abierto similar a MATLAB con licencia GPL .
• GNU Octave es un lenguaje de alto nivel, destinado principalmente a cálculos numéricos. Proporciona una cómoda interfaz de línea de comandos para resolver numéricamente problemas lineales y no lineales, y para realizar otros experimentos numéricos utilizando un lenguaje que es mayoritariamente compatible con MATLAB. Las versiones 4.0 y posteriores de Octave incluyen una GUI. Varios programas de Linux desarrollados de forma independiente ( Cantor , KAlgebra ) también ofrecen interfaces GUI para Octave. Una comunidad activa proporciona soporte técnico a los usuarios.
• Jacket , una GPU Toolbox patentada para MATLAB, que permite descargar algunos cálculos de MATLAB a la GPU con fines de aceleración y visualización de datos.
• jLab , una plataforma de investigación para construir un entorno de código abierto similar a MATLAB en Java puro y Groovy. Actualmente admite j-Scripts interpretados (tipo MATLAB) y scripts GroovySci compilados (extensión de Groovy) que proporcionan una interfaz directa con el código Java y acceso a scripts para muchas bibliotecas científicas Java populares (por ejemplo, Weka y JSci) y asistentes de aplicaciones.
• Julia (lenguaje de programación) es un lenguaje dinámico de alto nivel con una similitud superficial con MATLAB. Hay paquetes disponibles como DataFrames.jl.
• LabVIEW ofrece enfoques de programación textual y gráfica para el análisis numérico. Su lenguaje de programación basado en texto MathScript utiliza la sintaxis .m-file-script, lo que proporciona cierta compatibilidad con MATLAB y sus clones.
• LAPACK proporciona rutinas Fortran 90 para resolver sistemas de ecuaciones lineales simultáneas, soluciones de mínimos cuadrados de sistemas lineales de ecuaciones, problemas de valores propios y problemas de valores singulares y las factorizaciones matriciales asociadas (LU, Cholesky, QR, SVD, Schur y Schur generalizado). .
• MATLAB es un software propietario ampliamente utilizado para realizar cálculos numéricos. ^{[1] [2] [3]} Viene con su propio lenguaje de programación, en el que se pueden implementar algoritmos numéricos.
• GNU MCSim es un paquete de simulación e integración numérica, con capacidades rápidas de Monte Carlo y Markov Chain Monte Carlo.
• ML.NET es una biblioteca de aprendizaje automático de software gratuito para el lenguaje de programación C# . ^{[4] [5]}
• NAG Library es una extensa biblioteca de software de rutinas de análisis numérico altamente optimizadas para diversos entornos de programación.
• O-Matrix es un lenguaje de programación matricial patentado y con licencia para matemáticas, ingeniería, ciencia y análisis financiero.
• pandas es una biblioteca con licencia BSD que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos para el lenguaje de programación Python.
• Perl Data Language proporciona grandes matrices multidimensionales para el lenguaje de programación Perl y utilidades para procesamiento de imágenes y trazado gráfico.
• ScaLAPACK es una biblioteca de rutinas de álgebra lineal de alto rendimiento para máquinas de memoria distribuida paralela que presenta una funcionalidad similar a LAPACK (solucionadores para sistemas lineales densos y con bandas, problemas de mínimos cuadrados, problemas de valores propios y problemas de valores singulares).
• Scilab es un paquete de análisis numérico avanzado similar a MATLAB u Octave. ^{[6] [7]} Viene con una GUI completa y Xcos, que es una alternativa a Simulink. ( software gratuito , licencia CeCILL compatible con GPL )
• Sysquake es un entorno informático con gráficos interactivos para matemáticas, física e ingeniería. Al igual que otras aplicaciones de Calerga, está basado en un lenguaje compatible con MATLAB.
• TK Solver es un sistema de software de modelado matemático y resolución de problemas basado en un lenguaje declarativo basado en reglas, comercializado por Universal Technical Systems, Inc.
• Torch es una biblioteca de aprendizaje profundo que admite manipulación, análisis estadístico y presentación de tensores.
• XLfit , un complemento para Excel que proporciona ajuste de curvas y análisis estadístico.

Sistemas de álgebra informática de uso general

• Macsyma , un sistema de álgebra informática de propósito general, que tiene una versión gratuita con licencia GPL llamada Maxima .
• Maple , un paquete de software comercial de matemáticas de uso general.
• Mathcad ofrece una interfaz WYSIWYG y la capacidad de generar ecuaciones matemáticas con calidad de publicación.
• Mathematica ofrece evaluación numérica, optimización y visualización de una amplia gama de funciones numéricas. También incluye un lenguaje de programación y capacidades de álgebra informática. ^{[8] [9] [10] [11]}
• PARI/GP es un sistema de álgebra informático ampliamente utilizado diseñado para cálculos rápidos en teoría de números (factorizaciones, teoría algebraica de números, curvas elípticas...), pero también contiene una gran cantidad de otras funciones útiles para calcular con entidades matemáticas como matrices, polinomios, series de potencias, números algebraicos, etc., y muchas funciones trascendentales. PARI también está disponible como biblioteca C para permitir cálculos más rápidos.
• SageMath es un software matemático de código abierto, ^[12] con una interfaz Python unificada que está disponible como interfaz de texto o gráfica basada en web. Incluye interfaces para CAS de uso general propietario y de código abierto, y otros programas de análisis numérico, como PARI/GP, GAP, gnuplot, Magma y Maple.
• Speakeasy es un entorno numérico interactivo que también incluye un lenguaje de programación interpretado. Nacido a mediados de los años 60 para la manipulación de matrices y aún en continua evolución, fue pionero en los paradigmas más comunes de este tipo de herramientas, destacando el tipado dinámico de los objetos de datos estructurados, la asignación dinámica y la recolección de basura, la sobrecarga de operadores, el enlace dinámico de datos compilados o interpretó módulos adicionales aportados por la comunidad de usuarios, etc.
• Trilinos es una colección de bibliotecas orientadas a objetos de código abierto para su uso en aplicaciones científicas y de ingeniería. Trilinos se basa en algoritmos de álgebra lineal paralelos y escalables.

Orientado a la interfaz

• Baudline es un navegador de tiempo-frecuencia para análisis de señales numéricas y visualización científica.
• COMSOL Multiphysics es un software de análisis, resolución y simulación de elementos finitos/paquete de software FEA para diversas aplicaciones de física e ingeniería, especialmente fenómenos acoplados o multifísica.
• La gráfica de datos es proporcionada por NIST .
• DADiSP es un programa comercial centrado en DSP que combina la capacidad numérica de MATLAB con una interfaz similar a una hoja de cálculo .
• EJS es una herramienta de software de código abierto , escrita en Java, para generar simulaciones.
• Euler Mathematical Toolbox es un potente laboratorio numérico con un lenguaje de programación que puede manejar números, vectores y matrices reales, complejos y de intervalo. Puede producir gráficos 2D/3D.
• FEATool Multiphysics es una caja de herramientas GUI de Matlab para simulaciones multifísicas FEM y PDE de elementos finitos.
• FEniCS Project es una colección de proyectos para soluciones automatizadas para PDE .
• Hermes es una biblioteca C++ de algoritmos adaptativos avanzados de elementos finitos para resolver PDE y problemas acoplados multifísicos.
• Fityk es un programa de análisis de datos y ajuste de curvas. Se utiliza principalmente para ajustar picos y analizar datos de picos.
• FlexPro es un programa comercial para el análisis y presentación interactivos y automatizados principalmente de datos de medición. Admite muchos formatos de datos de instrumentos binarios y tiene su propio lenguaje de programación vectorizado.
• IGOR Pro , un paquete de software con énfasis en series temporales, análisis de imágenes y ajuste de curvas. Viene con su propio lenguaje de programación y se puede utilizar de forma interactiva.
• LabPlot es una aplicación de visualización y análisis de datos construida en la plataforma KDE.
• MFEM es una biblioteca C++ gratuita, liviana y escalable para métodos de elementos finitos .
• Origin , un paquete de software ampliamente utilizado para realizar gráficos científicos. Viene con su propio compilador C/C++ que se ajusta bastante al estándar ANSI.
• PAW es un paquete gratuito de análisis de datos desarrollado en el CERN .
• SPSS , ^{[13] [14] [15] [16] [17]} una aplicación para análisis estadístico.
• QtiPlot es un programa de análisis de datos y visualización científica, similar a Origin.
• ROOT es un paquete gratuito de análisis de datos multipropósito orientado a objetos , desarrollado en el CERN .
• Salome es una herramienta de software gratuita que proporciona una plataforma genérica para el pre y posprocesamiento para la simulación numérica.
• Shogun , una caja de herramientas de aprendizaje automático a gran escala de código abierto que proporciona varias implementaciones de SVM (como libSVM, SVMlight) bajo un marco común e interfaces para Octave, MATLAB, Python, R.
• Waffles es una colección de software gratuito de herramientas de línea de comandos diseñadas para programar operaciones de aprendizaje automático en experimentos y procesos automatizados.
• Weka es un conjunto de software de aprendizaje automático escrito en la Universidad de Waikato .

Orientado al lenguaje

• acslX es una aplicación de software para modelar y evaluar el rendimiento de sistemas continuos descritos mediante ecuaciones diferenciales no lineales dependientes del tiempo.
• ADMB es un paquete de software para modelado estadístico no lineal basado en C++ que utiliza diferenciación automática.
• AMPL es un lenguaje de modelado matemático para describir y resolver problemas de alta complejidad para optimización a gran escala.
• Ch , un lenguaje interpretado comercial basado en C/C++ con matriz computacional para visualización y cálculo numérico científico. ^[18]
• APMonitor : APMonitor es un lenguaje de modelado matemático para describir y resolver representaciones de sistemas físicos en forma de ecuaciones diferenciales y algebraicas.
• Armadillo es una biblioteca de plantillas C++ para álgebra lineal; incluye varias descomposiciones, factorizaciones y funciones estadísticas; su sintaxis ( API ) es similar a MATLAB.
• Clojure con bibliotecas numéricas Neanderthal, ClojureCUDA y ClojureCL para llamar funciones matriciales y de álgebra lineal optimizadas en CPU y GPU.
• Julia ^{[19] [20]} está diseñada para la computación científica paralela a la nube en mente en JIT basado en LLVM como backend. Subprocesamiento ligero “verde” (corrutinas). Llamadas directas a funciones C desde código (no se necesitan contenedores ni API especiales), soporte para Unicode. Potentes capacidades tipo shell para gestionar otros procesos. Macros tipo Lisp y otras funciones de metaprogramación.
• ELKI un marco de software para el desarrollo de algoritmos de minería de datos en Java .
• GAUSS , un lenguaje de programación matricial para matemáticas y estadística.
• GNU Data Language , un compilador gratuito diseñado como reemplazo directo de IDL.
• IDL , ^[21] un lenguaje interpretado comercial basado en FORTRAN con cierta vectorización. Ampliamente utilizado en la física solar , la fusión , las ciencias atmosféricas y las comunidades médicas . El lenguaje de datos GNU es una alternativa gratuita.
• ILNumerics.Net , una biblioteca matemática de C# que incorpora funciones de computación numérica para ciencia, ingeniería y análisis financiero a .NET Framework .
• KPP genera código Fortran 90 , FORTRAN 77 , C o Matlab para la integración de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) resultantes de mecanismos de reacción química.
• Madagascar , un paquete de software de código abierto para análisis de datos multidimensionales y experimentos computacionales reproducibles.
• mlpack es una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático, que proporciona una API simple y consistente, mientras explota las características del lenguaje C++ para proporcionar el máximo rendimiento y flexibilidad.
• NCAR Command Language es un lenguaje interpretado diseñado específicamente para el análisis y visualización de datos científicos .
• O-Matrix : un lenguaje de programación matricial para matemáticas, ingeniería, ciencia y análisis financiero.
• OptimJ es un lenguaje de modelado matemático basado en Java para describir y resolver problemas de alta complejidad para optimización a gran escala.
• Lenguaje de datos Perl , ^{[22] [23]} también conocido como PDL, una extensión de matriz de Perl ver.5, utilizada para manipulación de datos, estadísticas, simulación numérica y visualización.
• Python ^{[24] [25]} con paquetes informáticos científicos conocidos: NumPy , SymPy y SciPy . ^{[26] [27] [28]}
• R es un sistema ampliamente utilizado con enfoque en manipulación de datos y estadísticas que implementa el lenguaje S. ^[29] Hay muchos paquetes complementarios disponibles ( software gratuito , licencia GNU GPL ).
• SAS , ^[30] un sistema de productos de software para estadística. Incluye SAS/IML, ^[31] un lenguaje de programación matricial.
• VisSim es un lenguaje visual de diagramas de bloques para la simulación de sistemas dinámicos no lineales y desarrollo integrado basado en modelos. Su rápido motor ODE admite la simulación en tiempo real de modelos complejos a gran escala. El generador de código de punto fijo altamente eficiente permite apuntar a procesadores integrados de punto fijo de bajo costo.
• Wolfram Language , que se utiliza en muchas tecnologías Wolfram, como Mathematica y Wolfram Cloud.
• World Programming System (WPS) , admite la combinación de lenguajes Python , R y SAS en un programa de usuario único para análisis estadístico y manipulación de datos.
• Yorick es un lenguaje de programación interpretado diseñado para números, trazado de gráficos y simulación.

Históricamente significativo

• Calculadora de escritorio costosa escrita para el TX-0 y el PDP-1 a finales de los 50 o principios de los 60.
• S es un lenguaje de programación (basado en matrices) con un fuerte soporte numérico. R es una implementación del lenguaje S.

Ver también

• Comparación de software de aprendizaje profundo
• Comparación de software de análisis numérico
• Lista de software de gráficos de información
• Lista de bibliotecas numéricas
• Lista de software estadístico
• Esquema del software
• software matemático
• Simulación basada en web

Referencias

1. Quarteroni, A., Saleri, F. y Gervasio, P. (2006). Computación científica con MATLAB y Octave. Berlín: Springer.
2. Gander, W. y Hrebicek, J. (Eds.). (2011). Resolución de problemas de informática científica utilizando Maple y Matlab®. Medios de ciencia y negocios de Springer .
3. Barnes, B. y Fulford, GR (2011). Modelado matemático con estudios de casos: un enfoque de ecuaciones diferenciales utilizando Maple y MATLAB. Chapman y Hall/CRC.
4. David Ramel (8 de mayo de 2018). "ML.NET multiplataforma de código abierto simplifica el aprendizaje automático - Revista Visual Studio". Revista Visual Studio . Consultado el 10 de mayo de 2018 .
5. Kareem Anderson (9 de mayo de 2017). "Microsoft presenta el marco de aprendizaje automático multiplataforma ML.NET". En MSFT . Consultado el 10 de mayo de 2018 .
6. Bunks, C., Chancelier, JP, Delebecque, F., Goursat, M., Nikoukhah, R. y Steer, S. (2012). Ingeniería y computación científica con Scilab. Medios de ciencia y negocios de Springer .
7. Thanki, RM y Kothari, AM (2019). Procesamiento de imágenes digitales mediante SCILAB. Publicaciones internacionales Springer.
8. Maeder, RE (1991). Programación en matemáticas. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
9. Stephen Wolfram. (1999). El libro MATHEMATICA®, versión 4. Cambridge University Press .
10. Shaw, WT y Tigg, J. (1993). Matemática Aplicada: empezar, hacerlo. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
11. Marasco, A. y Romano, A. (2001). Computación científica con Mathematica: problemas matemáticos para ecuaciones diferenciales ordinarias; con un CD-ROM. Medios de ciencia y negocios de Springer .
12. Zimmermann, P., Casamayou, A., Cohen, N., Connan, G., Dumont, T., Fousse, L., ... y Bray, E. (2018). Matemática Computacional con SageMath. SIAM.
13. Wagner III, NOSOTROS (2019). Uso de estadísticas de IBM® SPSS® para métodos de investigación y estadísticas de ciencias sociales. Publicaciones sabias.
14. Pollock III, PH y Edwards, BC (2019). Un compañero de IBM® SPSS® para el análisis político. Pulsar Cq.
15. Babbie, E., Wagner III, WE y Zaino, J. (2018). Aventuras en la investigación social: análisis de datos utilizando estadísticas de IBM SPSS. Publicaciones sabias.
16. Aldrich, JO (2018). Uso de IBM® SPSS® Statistics: un enfoque práctico e interactivo. Publicaciones sabias.
17. Stehlik-Barry, K. y Babinec, AJ (2017). Análisis de datos con IBM SPSS Statistics. Packt Publishing Ltd.
18. Ch Computación numérica científica
19. Bezanson, J., Edelman, A., Karpinski, S. y Shah, VB (2017). Julia: un nuevo enfoque a la computación numérica. Revisión SIAM, 59(1), 65-98.
20. Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, VB y Edelman, A. (2012). Julia: un lenguaje rápido y dinámico para informática técnica. Preimpresión de arXiv arXiv:1209.5145.
21. Gumley, LE (2001). Programación IDL práctica. Elsevier.
22. Christiansen, T., Wall, L. y Orwant, J. (2012). Programación Perl: potencia inigualable para procesamiento de textos y secuencias de comandos. "O'Reilly Media, Inc.".
23. Srinivasan, S. (1997). Programación avanzada en perl. "O'Reilly Media, Inc.".
24. Van Rossum, G. (junio de 2007). Lenguaje de programación Python. En la conferencia técnica anual de USENIX (Vol. 41, p. 36).
25. Sanner, MF (1999). Python: un lenguaje de programación para la integración y el desarrollo de software. Modelo de gráfico J Mol, 17 (1), 57-61.
26. Jones, E., Oliphant, T. y Peterson, P. (2001). SciPy: herramientas científicas de código abierto para Python.
27. Bressert, E. (2012). SciPy y NumPy: una descripción general para desarrolladores. "O'Reilly Media, Inc.".
28. Blanco-Silva, FJ (2013). Aprendiendo SciPy para computación numérica y científica. Packt Publishing Ltd.
29. Ihaka, R. y Caballero, R. (1996). R: un lenguaje para análisis de datos y gráficos. Revista de estadística gráfica y computacional, 5(3), 299-314.
30. Khattree, R. y Naik, DN (2018). Estadística multivariada aplicada con software SAS. Instituto SAS Inc.
31. SAS/IML