Lista de software de análisis numérico

A continuación se enumeran algunas aplicaciones informáticas de usuario final destacadas diseñadas para 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 el análisis de datos y la presentación de datos de medición. Ofrece una interfaz de usuario rica similar a la de Excel y su lenguaje de programación vectorial integrado FPScript tiene una sintaxis similar a la de MATLAB.
• FreeMat , un entorno similar a MATLAB de código abierto con licencia GPL .
• GNU Octave es un lenguaje de alto nivel, pensado principalmente para cálculos numéricos. Proporciona una interfaz de línea de comandos conveniente para resolver numéricamente problemas lineales y no lineales, y para realizar otros experimentos numéricos utilizando un lenguaje que es mayormente compatible con MATLAB. Las versiones 4.0 y posteriores de Octave incluyen una interfaz gráfica de usuario. Varios programas Linux desarrollados de forma independiente ( Cantor , KAlgebra ) también ofrecen interfaces gráficas de usuario para Octave. Una comunidad activa proporciona soporte técnico a los usuarios.
• Igor Pro es un software propietario para realizar cálculos numéricos complejos, análisis estadísticos y generar gráficos con calidad de publicación. Incluye su propio lenguaje de programación, en el que se pueden implementar algoritmos numéricos.
• Jacket , una caja de herramientas de GPU patentada para MATLAB, que permite descargar algunos cálculos de MATLAB a la GPU para fines de aceleración y visualización de datos.
• jLab , una plataforma de investigación para crear un entorno de código abierto similar a MATLAB en Java puro y Groovy. Actualmente admite j-Scripts interpretados (similares a MATLAB) y scripts GroovySci (extensión de Groovy) compilados que brindan una interfaz directa con el código Java y acceso a scripts de 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 de ecuaciones lineales, 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 Monte Carlo de cadena de Markov.
• ML.NET es una biblioteca de aprendizaje automático de software libre 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 con licencia patentada 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 el 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 en 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 interfaz gráfica de usuario completa y Xcos, que es una alternativa a Simulink. ( software libre , 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, se basa 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 con soporte para manipulación, análisis estadístico y presentación de tensores.
• XLfit , un complemento para Excel que proporciona ajuste de curvas y análisis estadístico.

Sistemas de álgebra computacional de propósito general

• Macsyma , un sistema de álgebra computacional de propósito general, que tiene una versión gratuita con licencia GPL llamada Maxima .
• Maple , un paquete de software de matemáticas comercial de propósito 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 computacional. ^{[8] [9] [10] [11]}
• PARI/GP es un sistema de álgebra computacional ampliamente utilizado, diseñado para realizar cálculos rápidos en teoría de números (factorizaciones, teoría algebraica de números, curvas elípticas...), pero también contiene una gran cantidad de otras funciones útiles para realizar cálculos 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 como interfaz gráfica basada en la web. Incluye interfaces para CAS de código abierto y de propósito general, y otros programas de análisis numérico, como PARI/GP, GAP, gnuplot, Magma y Maple.
• Speakeasy es un entorno numérico interactivo que también cuenta con 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 y recolección de basura dinámicas, la sobrecarga de operadores, el enlace dinámico de módulos adicionales compilados o interpretados 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 el análisis de señales numéricas y visualización científica.
• COMSOL Multiphysics es un software de análisis, solución y simulación de elementos finitos / paquete de software FEA para diversas aplicaciones de física e ingeniería, especialmente fenómenos acoplados o multifísica.
• El diagrama de datos lo proporciona 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 reales, complejos y de intervalo, vectores y matrices. Puede producir gráficos 2D/3D.
• FEATool Multiphysics es una caja de herramientas GUI de Matlab para simulaciones multifísicas FEM y PDE de elementos finitos.
• El proyecto FEniCS es una colección de proyectos para soluciones automatizadas para PDE .
• Hermes es una biblioteca C++ de algoritmos avanzados de elementos finitos adaptativos para resolver ecuaciones en derivadas parciales y problemas acoplados multifísicos.
• Fityk es un programa de ajuste de curvas y análisis de datos. Se utiliza principalmente para el ajuste de picos y el análisis de datos de picos.
• FlexPro es un programa comercial para el análisis y la presentación interactivos y automatizados de datos principalmente 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. Cuenta con su propio lenguaje de programación y puede utilizarse de forma interactiva.
• LabPlot es una aplicación de análisis y visualización de datos creada en la plataforma KDE.
• MFEM es una biblioteca C++ gratuita, liviana y escalable para métodos de elementos finitos .
• Origin , un paquete de software que se utiliza ampliamente para crear gráficos científicos. Viene con su propio compilador C/C++ que cumple bastante bien con el estándar ANSI.
• PAW es un paquete de análisis de datos gratuito desarrollado en el CERN .
• SPSS , ^{[13] [14] [15] [16] [17]} una aplicación para el 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 libre que proporciona una plataforma genérica para el preprocesamiento y posprocesamiento para simulación numérica.
• Shogun , una caja de herramientas de aprendizaje automático a gran escala y de código abierto que proporciona varias implementaciones de SVM (como libSVM, SVMlight) bajo un marco común e interfaces con Octave, MATLAB, Python, R
• Waffles es una colección de software libre de herramientas de línea de comandos diseñadas para crear scripts de 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 desempeño de sistemas continuos descritos por ecuaciones diferenciales no lineales dependientes del tiempo.
• ADMB es una suite 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 la 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 a funciones optimizadas de matriz y álgebra lineal en CPU y GPU.
• Julia ^{[19] [20]} está diseñada para computación científica paralela en la nube, teniendo en mente JIT basado en LLVM como backend. Subprocesos “verdes” livianos (corrutinas). Llamadas directas de funciones C desde el código (no se necesitan envoltorios ni API especiales), soporte para Unicode. Potentes capacidades similares a las de un shell para administrar otros procesos. Macros similares a 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 estadísticas.
• GNU Data Language , un compilador gratuito diseñado como reemplazo directo de IDL.
• IDL , ^[21] un lenguaje comercial interpretado basado en FORTRAN con cierta vectorización. Ampliamente utilizado en las comunidades de física solar , fusión , ciencias atmosféricas y médicas . El lenguaje de datos GNU es una alternativa libre.
• ILNumerics.Net , una biblioteca de matemáticas de C# que incorpora funciones de cálculo numérico para análisis científico, de ingeniería y financiero al .NET Framework .
• KPP genera código Fortran 90 , FORTRAN 77 , C o Matlab para la integración de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) resultantes de mecanismos de reacciones químicas.
• 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, al tiempo que explota las características del lenguaje C++ para brindar 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 la 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 de computación científica conocidos: NumPy , SymPy y SciPy . ^{[26] [27] [28]}
• R es un sistema ampliamente utilizado con un enfoque en la manipulación de datos y estadísticas que implementa el lenguaje S. ^[29] Hay muchos paquetes complementarios disponibles ( software libre , 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 de diagrama de bloques visual para la simulación de sistemas dinámicos no lineales y el 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 de alta eficiencia permite la orientación a procesadores integrados de punto fijo de bajo costo.
• Lenguaje Wolfram 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 cálculos numéricos, trazado de gráficos y simulación.

Históricamente significativo

• Calculadora de escritorio costosa diseñada para los modelos TX-0 y PDP-1 a fines de la década de 1950 o principios de la de 1960.
• S es un lenguaje de programación (basado en matrices) con un fuerte soporte numérico. R es una implementación del lenguaje S.

Véase 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
• Descripción del software
• Software matemático
• Simulación basada en la 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). Solución de problemas en computación científica utilizando Maple y Matlab®. Springer Science & Business Media .
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 y de código abierto simplifica el aprendizaje automático: Visual Studio Magazine". Visual Studio Magazine . 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. Springer Science & Business Media .
7. Thanki, RM y Kothari, AM (2019). Procesamiento de imágenes digitales con SCILAB. Springer International Publishing.
8. Maeder, RE (1991). Programación en Mathematica. 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: cómo empezar y cómo llevarla a cabo. 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. Springer Science & Business Media .
12. Zimmermann, P., Casamayou, A., Cohen, N., Connan, G., Dumont, T., Fousse, L., ... y Bray, E. (2018). Matemáticas computacionales con SageMath. SIAM.
13. Wagner III, WE (2019). Uso de estadísticas de IBM® SPSS® para métodos de investigación y estadísticas de ciencias sociales. Sage Publications.
14. Pollock III, PH y Edwards, BC (2019). Un complemento de IBM® SPSS® para el análisis político. Cq Press.
15. Babbie, E., Wagner III, WE y Zaino, J. (2018). Aventuras en la investigación social: análisis de datos con estadísticas de IBM SPSS. Sage Publications.
16. Aldrich, JO (2018). Uso de IBM® SPSS® Statistics: un enfoque interactivo y práctico. Sage Publications.
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 para la computación numérica. SIAM Review, 59(1), 65-98.
20. Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, VB y Edelman, A. (2012). Julia: Un lenguaje dinámico y rápido para computación 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 en Perl: potencia inigualable para el procesamiento de texto y la creación de scripts. " 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. J Mol Graph Model, 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). Aprendizaje de SciPy para computación numérica y científica. Packt Publishing Ltd.
29. Ihaka, R., y Gentleman, R. (1996). R: un lenguaje para el análisis de datos y gráficos. Revista de estadística computacional y gráfica, 5(3), 299-314.
30. Khattree, R. y Naik, DN (2018). Estadística multivariante aplicada con el software SAS. SAS Institute Inc.
31. SAS/IML