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  • Octave matlab运行.m文件方式对比

    万次阅读 2016-05-09 20:04:09
    Octave用起来和Matlab相比感觉还是有些不太方便,比如在Matlab运行一个test.m文件,可以在matlab的命令行上: 1、直接输入该文件名字回车,比如>>test,回车 2、run(test.m) 3、将test.m直接拖到matlab的命令行上 ...

    Octave用起来和Matlab相比感觉还是有些不太方便,比如在Matlab中运行一个test.m文件,可以在matlab的命令行上:

    1、直接输入该文件名字回车,比如>>test,回车

    2、run('test.m')

    3、将test.m直接拖到matlab的命令行上


    在Octave中,只有1和2方法奏效,3是不行的,拖过去只会在命令行上显示'test.m',当然我们可以在加上run()函数,回车就可以了,或者去掉'.m'然后回车。


    另外matlab中有大量的内建函数,我们可以直接用的。而在这方面,Octave的内建函数好像较位匮乏,需要安装相关包,这方面不如matlab快捷方便。

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  • - 在 MatlabOctave 平台上运行。 - 使用面向对象的 TestCase、TestSuite 和 TestReport 类,允许用户定义扩展。 - 可以直接与持续集成服务一起使用,例如 Travis-ci。 - 提供与 Steve Eddin 的 [Matlab xUnit ...
  • R2016a上编写和测试的代码应该是自包含的,因此,应克隆存储库或将在此存储库中找到的所有文件复制到本地文件夹,并更改Matlab路径到此文件夹应该足以使用和测试提供的代码。 该代码还应该在经过GNU Octave 4.4.1...
  • 文件被写入到MATLAB:registered:平台上运行,所以如果你想在MATLAB:registered:运行它们,你将需要MATLAB:registered:软件的许可证。 要运行计算广义频率响应函数(GFRF)和非线性输出频率响应函数(NOFRF)的功能...
  • Octave 由工程师设计,因此预装了工程师常用的程序,其中很多时间序列分析程序、统计程序、文件命令和绘图命令与 MATLAB 语言相同。   优点:   首先,目前没有可用的鲁棒性 Octave 编译器,且没有...

    GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist

     R 语言

     

    R 是一种用于统计计算和图的语言及环境。它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的 S 语言及环境类似。R 可以视为 S 的一种不同实现。二者存在一些重要差异,但使用 S 写的很多代码在 R 下运行时无需修改。

     

    优点:

     

    • 端到端开发到执行(一些 brokers package 允许执行,IB)

    • 开发速度快(比 Python 的代码少 60%)

    • 开源包多

    • 成熟的量化交易包(quantstrat、quantmod、performanceanalyitics、xts)

    • 社区最大

    • 使用 rcpp 可以整合 R 和 C++/C 

     

    缺点:

     

    • 比 Python 慢,尤其是在迭代循环和非向量化函数中

    • 比 Matlab 绘图差,难以实现交互式图表

    • 创建独立应用程序的能力有限

     

     Python

     

    Python 是一种用于通用编程的解释型高级编程语言,由 Guido van Rossum 创建并于 1991 年首次发布。Python 的设计强调代码可读性,使用了大量空格。它的结构使其在大规模和小规模编程中都能清晰明了。

     

    优点:

     

    • 端到端开发到执行(一些 brokers package 允许执行,IB)

    • 开源包(Pandas、Numpy、scipy)

    • 交易包(zipline、pybacktest、pyalgotrade)

    • 最适合一般编程和应用程序开发

    • 可连接 R、C++ 和其他语言的「胶水」语言

    • 总体速度最快,尤其是在迭代循环中

     

    缺点:

     

    • 有一些不成熟的包,尤其是交易包

    • 有些包与其他包不兼容或包含重叠

    • 在金融领域的社区比 R 小

    • 与 R 或 Matlab 相比,相同操作需要更多代码

    • 追踪静默错误(silent error)可能需要很长时间(即使使用可视化调试器/IDE)

     

     MATLAB

     

    MATLAB(matrix laboratory)是一种多范型数值计算环境。作为 MathWorks 开发的一种专用编程语言,MATLAB 允许矩阵运算、函数和数据绘图、算法实现、用户界面创建,以及与用其他语言(包括 C、C++、C#、Java、Fortran、Python)写成的程序进行交互。

     

    尽管 MATLAB 的设计初衷是数值计算,但其中的可选工具箱使用 MuPAD symbolic engine,具备符号计算能力。额外的包 Simulink 添加了图多领域模拟和针对动态和嵌入系统的基于模型的设计。

     

    优点:

     

    • 最快的数学和计算平台,尤其是向量化运算/线性矩阵代数。

    • 适合所有数学和交易领域的商业级软件。

    • 脚本简短,但高度集成了所有包。

    • 拥有图和交互式图表的最佳可视化

    • 具备良好测试和支持。

    • 易于管理多线程支持和垃圾收集

    • 最好的调试器

     

    缺点:

     

    • 无法执行,必须转换成另一种语言。

    • 昂贵:每个 license 大约 1000 美元,每添加一个包需要额外支付 50+ 美元。

    • 无法与其他语言很好地集成。

    • 很难检测出交易系统中的偏差(它是为数学和工程模拟而构建的),因此可能需要广泛的测试。

    • 糟糕的迭代循环性能。

    • 无法开发单独的应用。

     

     Octave

     

    Octave 可以看作是商业语言 MATLAB 的 GNU 版本,它是一种脚本矩阵语言(scripting matrix language),其语法有大约 95% 可与 MATLAB 兼容。Octave 由工程师设计,因此预装了工程师常用的程序,其中很多时间序列分析程序、统计程序、文件命令和绘图命令与 MATLAB 语言相同。

     

    优点:

     

    • 首先,目前没有可用的鲁棒性 Octave 编译器,且没有必要有,因为该软件可以免费安装。

    • Octave 和 Matlab 的语言元素相同,除了一些个例,如嵌套函数。Octave 仍然处于积极开发的状态,每一个偏离 Matlab 语法之处都被视为 bug 或者至少是待解决问题。

    • Octave 有很多可用工具箱,只要程序不要求图输出,那么在不进行大量更改的前提下,使用 Octave 运行和使用 Matlab 运行差不多。

    • 图方面的能力是 Matlab 的优势。Matlab 最新版本包括 GUI 设计器,包含大量很棒的可视化特征。

    • Octave 使用 GNU Plot 或 JHandles 作为图程序包,JHandles 与 Matlab 中的图程序包更接近一些。但是,Octave 不具备类似 GUI 设计器的组件,其可视化机制很受限且不与 Matlab 兼容。

    • 集成开发环境也是类似的情况:Octave 有一个 QTOctave 项目,但仍处于早期阶段。

    • Octave 社区的合作很可能帮助该软件很快提供更好、更兼容的图以及 GUI 能力。

     

    缺点:

     

    • 它只是 MATLAB 的免费开源版本,无法带给用户新的东西。

     

     

    下表列举了数据科学家和机器学习工程师的常用工具,读者可以查看这些工具的流行度。

     

     

    原文链接:https://towardsdatascience.com/r-vs-python-vs-matlab-vs-octave-c28cd059aa69

     

    转自:https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9927878.html

     

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  • matlab编写串口程序代码CGNS4分钟 介绍 CGNS4m (以前称为mexCGNS )使您可以借助MATLAB或GNU Octave来访问(aka cgnslib )的串行API提供的几乎所有...下载cgns4m后,请在MATLAB运行run cgns4m-v3.4.1-binary/sta
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  • Matlab/Octave中使用Java

    千次阅读 2016-08-14 18:48:41
    Matlab对于混合编程提供了广泛的支持,例如,Matlab通过mex编程方式可以调用Fortran或者C语言编写的mex文件;而通过mcc可以将Matlab的m文件编译为可被C/C++调用的动态链接库或者独立的可执行文件。此外,Matlab还...

    Matlab对于混合编程提供了广泛的支持,例如,Matlab通过mex编程方式可以调用Fortran或者C语言编写的mex文件;而通过mcc可以将Matlab的m文件编译为可被C/C++调用的动态链接库或者独立的可执行文件。此外,Matlab还提供了对Java、COM、.net以及excel等的支持,可以实现各种具有创意的混合编程形式。通过Matlab和Java混合编程,可以实现在Matlab中调用用户自定义的jar,或者在Java程序中调用Matlab代码。

    本文就来谈谈在Matlab中调用Java的相关话题。由于Octave可以视作Matlab的开源替代品,大多数Matlab代码也可以几乎不做改变地在octave中运行,所以本文中将Octave和Matlab相提并论。为了保证二者之间的可移植性,本文只讨论对二者都适用的话题。

    Matlab/Octave中都提供对以下两个函数的支持:

    • javaObject
    • javaMethod

    javaObject用于生成Java对象,而javaMethod可以调用Java对象的方法。

    利用这两个方法,可以在Matlab/Octave中轻松调用Java代码,由于Java含有丰富的第三方库,从而可以极大扩展Matlab的功能。例如,利用Java进行更加高级的GUI设计,Java调用zxing识别二维码或者在Matlab/Octave中调用利用Java开发的科学应用程序(举个例子,现在很多大数据应用程序都是利用Java/Scala这类语言开发,发布时打包为一个jar包,提交到Hadoop/Spark集群上运行。利用Matlab对Java的支持,我们可以基于Matlab平台配置一个Hadoop应用程序的测试环境。即,利用Java开发算法核心算法代码并打包,在Matlab中调用jar包运行。运算前后也可以在Matlab进行一些预处理(数据格式变换等等)或者后处理(画图,生成报告等),这样可以充分发挥二者在各自领域的优势)。

    1. Java类导入到Matlab Workspace

    为了正确导入Java类,首先需要在Matlab中正确配置Java的classpath。主要有以下几种方式:

    1. 添加到静态classpath
      在Matlab命令行中输入edit classapth.txt,将用户自定义的classpath路径添加到文件末尾。
    2. 添加到java.ext.path目录
      执行java.lang.System.getProperty('java.ext.dirs')命令获取Java扩展目录。将用户自己的jar包到ext目录中。
    3. 使用动态classpath
      Matlab提供了javaclasspathjavaaddapthjavarmpath等命令来动态配置Java的classpath。

    前两种方式需要重启Matlab才能生效,而第三种方法可以立即生效。如果只是为了测试,建议使用动态classpath方式。因为前两种方式都会修改Matlab的默认配置,而为了系统的安全,最好只对其做最小的修改。

    通过javaclasspath('dynamic')javaclasspath('static')可以查Java classpath的当前配置。

    接下来就可以使用import命令将Java类导入到Matlab工作空间:

    import java.util.Date
    import org.apache.log4j.Logger

    若输入import,不加其他参数,则查看当前所有导入的Java类,利用clear import清除导入的Java类。

    使用[mObj, mexObj, javaObj] = inmem()还可以查看内存中当前已有的Java对象,即javaObj中的内容,而clear java清除内存中的Java对象。

    2. 查看Java类的相关信息

    查看Java类的方法

    methods java.util.Date -full
    methodsview java.util.Date

    查看Java类的字段

    fieldnames(java.util.Date)

    3. Matlab中使用Java对象

    首先创建一个Java对象:

    dateObj = java.util.Date()

    或者使用:

    dateObj = javaObject('java.util.Date')

    查看Java对象类型:

    class(dateObj)
    isjava(dateObj)

    调用Java对象的方法,有以下3种形式:

    dateObj.toString()
    toString(dateObj)
    javaMethod('toString', dateObj)

    关于以上涉及的各个Matlab命令的详细说明参考Matlab帮助文档,例如

    doc javaObject
    doc javaMethod

    4. 实例1:利用Java Swing实现高级GUI

    下面我们来看一个利用Java Swing实现高级GUI的例子。程序利用Java Swing的Frame显示一个无边框图片窗口,3秒后窗口关闭。这可以很容易应用到程序的启动动画中。例如,Matlab启动时显示的spalash就可以这样实现。代码如下:

    ImageFile  = 'ngc6543a.jpg';
    ScreenSize = get(0, 'ScreenSize');
    jImage     = im2java(imread(ImageFile));
    jfBounds   = num2cell([...
        (ScreenSize(3)-jImage.getWidth)/2 ...
        (ScreenSize(4)-jImage.getHeight)/2 ...
        jImage.getWidth ...
        jImage.getHeight]);
    
    jFrame     = javax.swing.JFrame;
    icon       = javax.swing.ImageIcon(jImage);
    label      = javax.swing.JLabel(icon);
    jFrame.getContentPane.add(label);
    jFrame.setUndecorated(true)
    jFrame.setBounds(jfBounds{:});
    jFrame.pack
    jFrame.show
    pause(3)
    jFrame.dispose

    5. 实例2:用户自定义Java类的调用

    以上例子演示的是在Matlab中调用Java标准类,几乎没有什么难度,也不会出现什么问题。然而,当尝试在Matlab中调用用户自定义的Java类时,情况往往就不是那么简单了。

    为了测试,我们创建一个简单的Java类abc.Point

    // Point.java
    package abc;
    
    public class Point {
        double x;
        double y;
    
        public Point(double x, double y) {
            this.x = x;
            this.y = y;
        }
    
        public void setX(double x) {
            this.x = x;
        }
    
        public void setY(double y) {
            this.y = y;
        }
    
        public double getX() {
            return this.x;
        }
    
        public double getY() {
            return this.y;
        }
    
        public String toString() {
            return "(" + x + "," + y +")";      
        }
    
        public void display() {
            System.out.println("Coordinate: " + toString());
        }
    
        public static void main(String args[]) {
            new Point(1,2).display();
        }
    }
    

    接下来我们将其打包,生成point.jar文件。
    最简单的是使用Eclipse编译并打包。由于此处只有一个Java文件,我们选择直接在命令行下完成文件的编译和打包。
    首先编译Point.java:

    javac -d . -s . Point.java

    这会在当前目录自动生成abc文件夹,里面是Point.class文件。
    我们可以先测试一下Point.class,执行java abc.Point,输出Coordinate: (1.0,2.0),正常。

    再利用jar命令打包:

    jar -cvf point.jar -C . abc Point.java

    其中-C . abc Point.java表示将当前目录下的abc文件夹和Point.java文件打包到待生成的point.jar文件中。

    接下来将point.jar复制到Matlab环境中进行测试:

    base  = pwd
    ext   = {[base], [base '/point.jar']};
    javaaddpath(ext)
    
    import abc.Point

    很不幸,在执行import abc.Point时会报错,Matlab提示找不到abc.Point类。而通过·javaclasspath命令查看当前的javaclasspath配置,却发现当前目录以及point.jar确实已经加入了j动态avaclasspath路径中。
    而且执行import abc.*也是正常的,不会报错。而如果将point.jar复制到Java ext目录中,执行import abc.Point时会抛出异常java.lang.UnsupportedClassVersionError
    这其实就是执行import abc.*失败的真正原因,因为用户自定义jar包中的class文件和Matlab的jre版本不兼容,导致Matlab的jre无法加载用户jar包中的class文件。具体来说,Matlab中的jre版本比较老(我的Matlab是R2010,jre版本为1.5),而我编译Java代码以及打包使用的JDK是1.7的。关于JDK版本兼容的话题,可以参考这篇帖子

    这一问题是大多数尝试在Matlab中调用Java的人都会遇到的一个问题,因此这里特别提出来进行说明。
    下面说一下怎么解决。其实思路很简单,既然是JDK版本不兼容问题,那当然是采用兼容的版本了。
    如果使用Eclipse编译和打包,设定compiler时选择版本1.5。而如果使用命令行的方式编译和打包,则需要通过javac-target选项指定生成的class文件的版本,这里为了保证兼容性,选择1.5。对应的命令为:

    javac -d . -s . -source 1.5 -target 1.5 Point.java
    jar -cvf point.jar -C . abc Point.java

    之后再将生成的jar包放到Matlab中进行测试,发现此时abc.Point可以正常导入了。

    最后,附上测试用的Matlab代码:

    % MatlabCallJavaDemo.m
    
    base  = fileparts(mfilename('fullpath'));
    exts  = {[base], [base '/point.jar']};
    
    % Add this path to java dynamic classpath
    javaclasspath(exts)
    
    % alternatively, the following statement is also OK
    % javaaddpath(ext)
    
    % show java dynamic classpath
    javaclasspath('-dynamic')
    
    %% Test case 1: import class
    import('abc.Point')
    import
    
    % show methods of abc.Point class
    methods abc.Point
    methods('abc.Point', '-full')
    methodsview('abc.Point')
    
    point = Point(1, 2)
    
    %% Test case 2: create java object and invoke methods
    point = abc.Point(1, 2);
    x = point.getX()
    y = getY(point)
    
    %% Test case 2: create java object and invoke methods using javaObject and javaMethod
    point = javaObject('abc.Point', 1, 2)
    javaMethod('display', point)
    x = javaMethod('getX', point)
    y = javaMethod('getY', point)
    
    
    % alternatively. you can remove the exts from javaclasspath
    clear point
    for i = 1:numel(exts)
        javarmpath(exts{i})
    end

    完整代码可以从CSDN下载

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  • THE START相信小伙伴之前都看到关于哈工大MATLAB授权被取消的消息,意思就是无法进行商业化使用,如果用来发文章或其他商业用途...OctaveMATLAB 的主要免费替代产品之一,对于习惯使用MATLAB的小伙伴来说很友好,...

    ae566b6cce26ba7c97b9723300573dbf.gif

    THE START

    相信小伙伴之前都看到关于哈工大MATLAB授权被取消的消息,意思就是无法进行商业化使用,如果用来发文章或其他商业用途就算侵权,关于更多小编就不多说了。其实除了MATLAB还有很多免费的软件或者编程工具可以替代,小编今天分享推荐两款免费的科学软件--Octave、SciLab。

    Octave是MATLAB 的主要免费替代产品之一,对于习惯使用MATLAB的小伙伴来说很友好,因为它很大程度上兼容MATLAB脚本,其次就是文件占用空间少,相比于MATLAB最新版近20GB来说Octave简直就是Mini版。Scilab与Octave相比,Scilab对与MATLAB的(双向)语法兼容性的重视程度较低。FreeMat自2013年6月以来没有更新,所以这款就不做说明了。

    1

    GNU Octave

    GNU Octave是具有高级编程语言的软件,主要用于数值计算。Octave可帮助解决数值上的线性和非线性问题,并使用与MATLAB最为兼容的语言进行其他数值实验。

    MATLAB兼容性

    • 矩阵作为基本数据类型。

    • 内置对复数的支持。

    • 强大的内置数学函数和广泛的函数库。

    • 用户定义函数形式的可扩展性。

    语法兼容性

    • 注释行可以以#字符和%字符为前缀;

    • 支持各种基于C的运算符++,-,+ =,* =,/ =;

    • 可以通过级联索引来引用元素而无需创建新变量,例如[1:10](3);

    • 字符串可以用双引号“字符和单引号'字符定义;

    • 当变量类型为单一(单精度浮点数)时,Octave会在单域(MATLAB在双域)中计算“ 平均值 ”,这会更快,但得出的结果却不那么准确;

    • 块也可以使用更特定的Control结构关键字来终止,例如endif,endfor,endwhile等。

    • 可以在脚本内和八度提示下定义函数。

    • 存在do-until循环(类似于C中的do-while)。

    下载安装

    1.百度搜索:Octave

    2815a7b5ffdb0692a0856d1b4670b9b1.png

    2.点击download

    e2d972ec97f29b9162dd376f77423e34.png

    3.选择电脑系统

    ed8e41931c0abf6781f293e4f8e1910b.png

    4.小编下载Windows为例

    选择版本,点击即可下载

    805f2c5f9de5c8cbf02da3a381f633a3.png

    5.下载完成直接点击打开安装

    678c3ae42e0964b098ca40a91574220d.png

    6.点击next,修改安装位置,点击install

    7ab30d1a97cf4dd8d99f3ca66c222a85.png

    7.安装完成

    7deb8cd1451d45bbb74afe1865949b42.png

    软件使用

    1.打开后界面如下,开始进行简单的使用测试。

    界面真的很简洁,运行界面也和MATLAB一样,左边工作空间右边编辑器。命令框和编辑器是左右点击的,这个不太直观。

    cb4940d768dc260e75c4ab9c0b0615d3.png

    2.如果进行简单的数据计算及处理,这个软件真的很好用,没有复杂的界面工具,上手比较容易,但是功能是真的有点少。

    50dd03b880eba010dcb72248a44f95ae.png

    3.对比一下,MATLAB的工具包都集成在一块,Octave需要单独下载。

    51cf37080a67374b298fd972a2692c8d.png

    4.点击帮助,点击Octave包

    0289128c8c6397f098d51764f61710f4.png

    5.然后点击packages

    9f93a952cb2c61e6c90f8c8867c13ea5.png

    6.选择下载

    77b268b96fe37dbb2174f50e6518a157.gif

    7.小编选择一个光学包测试

    33428e9541c8b0a7b93fb80eaf7d77d5.png

    8.软件包是托管在sourceforge上边下载,这个网站小编之前推荐过。

    f5cde90ccaa26eea67004e51d5474abd.png

    9.安装方法也有提示,剩下的就交给你们表演了。

    17d68c3b460225f7a2806514927404c3.png

    2

    Scilab

    Scilab是一种免费且开源的跨平台数值计算软件包,是一种高级的,面向数字的编程语言。它可用于信号处理,统计分析,图像增强,流体动力学仿真,数值优化和建模,显式和隐式动力学系统的仿真,以及(如果安装了相应的工具箱)符号操作。

    Scilab是MATLAB的两个主要开源替代方案之一,另一个是GNU Octave。Scilab不像Octave那样强调与MATLAB的语法兼容性,却很相似,以至于有些作者认为很容易转移技能在两个系统之间。

    Scilab有许多有助于完成不同任务的工具箱:

    • Scilab图像处理工具箱(SIP)及其变体(例如SIVP)

    • Scilab小波工具箱

    • Scilab Java和.NET模块

    • Scilab远程访问模块

    功能概述

    按能力

    • 数值分析

    • 数据可视化

    • 算法开发

    • 应用部署

    按功能领域 

    • 数学

    • 优化

    • 统计

    • 信号处理

    • 控制系统

    下载安装

    1.百度搜索Scilab,第一个就是 

    链接:https://www.scilab.org/b

    baac57020fb856d9d68af4a00cd93fa7.png

    2.选择版本

    59c3bd498cdd736d8090b41d39bdec44.png

    3.选择系统,点击即可开始下载,这个下载速度是真的慢,小编将安装包下载下来放在了后台,可高速下载。

    1360f0a9959a46a5ac327762cc8c6b11.png

    4.下载完成后直接安装

    43a8275c937ed83eee52220dfd2076df.png

    5.默认中文,一路默认安装至完成

    2f164c699794f9b61da13695bb296981.png

    6.完成后直接运行

    338499e21f21d43d6020b2557d49e12d.png

    7.简单使用

    软件界面如下,先来说下这个界面上手体验。编辑器单独窗口使用,右边则是变量浏览器以及浏览历史,则是源文件位置。

    基础功能和MATLAB基本无差,其他和Octave一样没有集成的工具包,此外小编没有尝试更多功能来测试。剩下的交给你们了,如果需要小编可以后期再更新关于此软件的使用。

    a6a40ff492d59bcf6589fa0f6b3a40c7.png

    8.代码运行

    小编简单使用绘制一个三维图形,代码如下:

    // Generate a vector from -pi/2 to pi/2 with 40 pointsu = linspace(-%pi/2, %pi/2, 40);// Generate a vector from 0 to 2pi with 20 pointsv = linspace(0, 2*%pi, 20);// Generate a sphere, default viewx = cos(u)'*cos(v);y = cos(u)'*sin(v);z = sin(u)'*ones(v);plot3d2(x, y, z); // the same shape but other values for theta and alpha anglesscf(); plot3d2(x, y, z, theta = 60, alpha = 80); // Define a vectort = -7 : .15 : 7;// Define a grid[x, y] = meshgrid(t, t);// Define your functionz = cos(x) .* cos(y) .* exp(-sqrt(x.^2 + y.^2)/3);// Plot default viewsurf(z)

    结果图:

    05a04213427f3b5e172327e42c74beb5.png

    9.官网教程

    这个软件有比较详细的软件,涵盖类型较多。剩下的学习就交给你们了呀。

    d565cdb9bd53bb98a0a50e6462a10326.png

    最后

    上边两款免费工具的基本功能够用,要真正替代还需要很长时间。关于国内软件,未来还有很长的路要走!希望未来人人都能用上咱们自己的或正规授权的软件,并冠上自己的名字!加油!最后建议有时间的可以多学习一些编程,总归是有好处的。

    3

    参考信息

    1.Trappenberg, Thomas (2010). Fundamentals of Computational Neuroscience. Oxford University Press. p. 361. ISBN 978-0-19-956841-3.

    2.Muhammad, A; Zalizniak, V (2011). Practical Scientific Computing. Woodhead Publishing. p. 3. ISBN 978-0-85709-226-7.

    3.Megrey, Bernard A.; Moksness, Erlend (2008). Computers in Fisheries Research. Springer Science & Business Media. p. 345. ISBN 978-1-4020-8636-6.

    4.Kapuno, Raul Raymond (2008). Programming for Chemical Engineers Using C, C++, and MATLAB. Jones & Bartlett Publishers. p. 365. ISBN 978-1-934015-09-4.

    5. Alain Vande Wouwer; Philippe Saucez; Carlos Vilas (2014). Simulation of ODE/PDE Models with MATLAB®, OCTAVE and SCILAB: Scientific and Engineering Applications. Springer. pp. 114–115. ISBN 978-3-319-06790-2.

    6.Octave官网:https://www.scilab.org

    7.SciLab官网:https://www.gnu.org/software/octave/

    4

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