Sayısal analiz yazılımları listesi

Vikipedi, özgür ansiklopedi

Burada, sayısal analiz veya veri analizi için kullanılmak üzere tasarlanmış önemli son kullanıcı bilgisayar uygulamaları listelenmiştir:

Sayısal yazılım paketleri[değiştir | kaynağı değiştir]

  • FlexPro, veri analizi ve ölçüm verilerinin sunumu için bir programdır. Zengin bir Excel benzeri kullanıcı arayüzü sağlar ve yerleşik vektör programlama dili FPScript MATLAB'a benzer bir sözdizimine sahiptir.
  • GNU Octave, öncelikle sayısal hesaplamalar için tasarlanmış yüksek seviyeli bir dildir. Doğrusal ve doğrusal olmayan problemleri sayısal olarak çözmek ve çoğunlukla MATLAB ile uyumlu bir dil kullanarak diğer sayısal deneyleri/hesaplamaları gerçekleştirmek için uygun bir komut satırı arayüzü sağlar. Octave'ın 4.0 ve daha yeni sürümleri bir grafik arayüz (GUI) içerir. Bağımsız olarak geliştirilen bir dizi Linux programı (Cantor, KAlgebra) da Octave için GUI ön yüzleri sunar. Aktif bir topluluk kullanıcılara teknik destek sağlamaktadır.
  • Jacket, MATLAB için tescilli bir GPU Araç Kutusu olup, bazı MATLAB hesaplamalarının hızlandırma ve veri görselleştirme amacıyla GPU'ya yüklenmesini sağlar.
  • jLab, saf Java ve Groovy'de açık kaynaklı MATLAB benzeri bir ortam oluşturmak için bir araştırma platformu olup, şu anda yorumlanmış j-Scripts (MATLAB benzeri) ve Java koduna doğrudan arayüz sağlayan ve birçok popüler Java bilimsel kütüphanesine (örneğin Weka ve JSci) ve uygulama Sihirbazlarına komut dosyası erişimi sağlayan derlenmiş GroovySci (Groovy uzantısı) komut dosyalarını desteklemektedir.
  • Julia (programlama dili), MATLAB ile yüzey benzerliği olan yüksek seviyeli dinamik bir dildir. DataFrames.jl gibi paketler mevcuttur.
  • LabVIEW, sayısal analiz için hem metinsel hem de grafiksel programlama yaklaşımları sunar. Metin tabanlı programlama dili MathScript, MATLAB ve klonları ile bazı uyumluluk sağlayan .m-file-script sözdizimini kullanır.
  • LAPACK, eşzamanlı doğrusal denklem sistemlerini, doğrusal denklem sistemlerinin en küçük kareler çözümlerini, özdeğer problemlerini, tekil değer problemlerini ve ilgili matris çarpanlarına ayırma işlemlerini (LU, Cholesky, QR, SVD, Schur ve genelleştirilmiş Schur) çözmek için Fortran 90 rutinleri sağlar.
  • MATLAB, sayısal hesaplamalar yapmak için yaygın olarak kullanılan tescilli bir yazılımdır.[1][2][3] Sayısal algoritmaların uygulanabildiği kendi programlama dili ile birlikte gelir.
  • GNU MCSim, hızlı Monte Carlo ve Markov zinciri Monte Carlo yeteneklerine sahip bir simülasyon ve sayısal entegrasyon paketidir.
  • NAG Library, çeşitli programlama ortamları için yüksek düzeyde optimize edilmiş sayısal analiz rutinlerinden oluşan kapsamlı bir yazılım kütüphanesidir.
  • O-Matrix, matematik, mühendislik, bilim ve finansal analiz için tescilli lisanslı bir matris programlama dilidir.
  • pandas, Python programlama dili için veri yapıları ve veri analiz araçları sağlayan BSD lisanslı bir kütüphanedir.
  • Perl Data Language, Perl programlama dili için büyük çok boyutlu diziler ve görüntü işleme ve grafiksel çizim için yardımcı programlar sağlar.
  • ScaLAPACK, LAPACK'a benzer işlevselliğe sahip paralel dağıtılmış bellek makineleri için yüksek performanslı doğrusal cebir rutinleri kütüphanesidir (yoğun ve bantlı doğrusal sistemler, en küçük kareler problemleri, öz değer problemleri ve tekil değer problemi için çözücüler içerir).
  • Scilab, MATLAB veya Octave'a benzer gelişmiş sayısal analiz paketidir.[6][7] Tam bir GUI ve Simulink'e alternatif olan Xcos ile birlikte gelir. (özgür yazılım, GPL-uyumlu CeCILL lisansı)
  • Sysquake, matematik, fizik ve mühendislik için etkileşimli grafiklere sahip bir hesaplama ortamıdır. Calerga'nın diğer uygulamaları gibi, MATLAB uyumlu bir dile dayanmaktadır.
  • TK Solver, Universal Technical Systems, Inc. tarafından ticarileştirilen, bildirimsel, kural tabanlı bir dile dayanan bir matematiksel modelleme ve problem çözme yazılım sistemidir.
  • Torch, tensörlerin manipülasyonu, istatistiksel analizi ve sunumu için destek içeren bir derin öğrenme kütüphanesidir.
  • XLfit, Excel'de eğri uydurma ve istatistiksel analiz sağlayan bir eklentidir.

Genel amaçlı bilgisayar cebir sistemleri[değiştir | kaynağı değiştir]

Ana madde: Bilgisayar cebir sistemleri listesi
  • Macsyma, Maxima adında ücretsiz bir GPL lisanslı sürümü olan genel amaçlı bir bilgisayar cebir sistemidir.
  • Maple, genel amaçlı ticari bir matematik yazılım paketidir.
  • Mathcad, bir WYSIWYG arayüzü ve yayın kalitesinde matematiksel denklemler oluşturma yeteneği sunar.
  • Mathematica, çok geniş bir sayısal fonksiyon yelpazesinin sayısal değerlendirmesini, optimizasyonunu ve görselleştirmesini sunar. Ayrıca bir programlama dili ve bilgisayar cebiri yetenekleri de içerir.[8][9][10][11]* PARI/GP sayılar teorisinde (çarpanlara ayırma, cebirsel sayılar teorisi, eliptik eğriler...) hızlı hesaplamalar için tasarlanmış yaygın olarak kullanılan bir bilgisayar cebir sistemidir, ancak aynı zamanda matrisler, polinomlar, kuvvet serileri, cebirsel sayılar vb. gibi matematiksel varlıklarla hesaplama yapmak için çok sayıda başka yararlı işlev ve çok sayıda transandantal işlev içerir. PARI, daha hızlı hesaplamalara izin vermek için bir C kütüphanesi olarak da mevcuttur.
  • SageMath, açık kaynaklı bir matematik yazılımıdır,[12] metin arayüzü veya grafik web tabanlı bir arayüz olarak kullanılabilen birleşik bir Python arayüzü ile. Açık kaynaklı ve tescilli genel amaçlı CAS ve PARI/GP, GAP, gnuplot, Magma ve Maple gibi diğer sayısal analiz programları için arayüzler içerir.
  • Speakeasy, aynı zamanda yorumlanmış bir programlama diline sahip etkileşimli bir sayısal ortamdır. Matris manipülasyonu için 60'ların ortalarında doğmuş ve hala sürekli evrim geçirmekte olan bu araç, yapılandırılmış veri nesnelerinin dinamik olarak yazılması, dinamik tahsis ve çöp toplama, operatörlerin aşırı yüklenmesi, kullanıcı topluluğu tarafından katkıda bulunulan derlenmiş veya yorumlanmış ek modüllerin dinamik olarak bağlanması gibi bu tür araçların en yaygın paradigmalarına öncülük etmiştir.
  • Trilinos, bilimsel ve mühendislik uygulamalarında kullanım için nesne yönelimli kütüphaneler içeren bir açık-kaynak koleksiyonudur. Trilinos ölçeklenebilir, paralel doğrusal cebir algoritmalarına dayanmaktadır.

Arayüz yönelimli[değiştir | kaynağı değiştir]

  • Baudline, sayısal sinyal analizi ve bilimsel görselleştirme için bir zaman-frekans tarayıcısıdır.
  • COMSOL Multiphysics, çeşitli fizik ve mühendislik uygulamaları, özellikle birleşik fenomenler veya çoklu fizik için bir sonlu eleman analizi, çözücü ve simülasyon yazılımı / FEA Yazılım paketidir.
  • DADiSP, MATLAB'ın sayısal yeteneğini elektronik tablo benzeri bir arayüzle birleştiren DSP üzerine odaklanmış ticari bir programdır.
  • Euler Mathematical Toolbox gerçek, karmaşık ve aralıklı sayıları, vektörleri ve matrisleri işleyebilen bir programlama diline sahip güçlü bir sayısal laboratuvardır. 2B/3B grafikler üretebilir.
  • FEATool Multiphysics bir Matlab yazılımıdır. Sonlu elemanlar FEM ve PDE çoklu fizik simülasyonları için GUI araç kutusudur.
  • Hermes, PDE'ler ve çoklu fizik bağlantılı problemleri çözmek için gelişmiş uyarlanabilir sonlu eleman algoritmalarının bir C ++ kütüphanesidir.
  • Fityk, bir eğri uydurma ve veri analizi programıdır. Öncelikle tepe değer uydurma ve tepe değer verilerini analiz etmek için kullanılır.
  • FlexPro, esas olarak ölçüm verilerinin etkileşimli ve otomatik analizi ve sunumu için ticari bir programdır. Birçok ikili enstrüman veri formatını destekler ve kendi vektörize programlama diline sahiptir.
  • IGOR Pro, zaman serileri, görüntü analizi ve eğri uydurma üzerine odaklanan bir yazılım paketidir. Kendi programlama diliyle birlikte gelir ve etkileşimli olarak kullanılabilir.
  • LabPlot, KDE Platformu üzerine inşa edilmiş bir veri analizi ve görselleştirme uygulamasıdır.
  • Origin, bilimsel grafikler yapmak için yaygın olarak kullanılan bir yazılım paketi. ANSI standardına oldukça yakın olan kendi C/C++ derleyicisi ile birlikte gelir.
  • QtiPlot, Origin'e benzer bir veri analizi ve bilimsel görselleştirme programıdır.
  • Salome, sayısal simülasyon için ön ve son işlem için genel bir platform sağlayan ücretsiz bir yazılım aracıdır.
  • Shogun, ortak bir çerçeve altında çeşitli SVM uygulamaları (libSVM, SVMlight gibi) ve Octave, MATLAB, Python, R, CERN'e arayüzler sağlayan bir açık kaynak büyük ölçekli makine öğrenimi araç kutusudur.
  • Waffles, otomatikleştirilmiş deneylerde ve süreçlerde makine öğrenimi işlemlerini komut dosyası haline getirmek için tasarlanmış komut satırı araçlarından oluşan ücretsiz bir yazılım koleksiyonudur.

Dil yönelimli[değiştir | kaynağı değiştir]

  • acslX, zamana bağlı, doğrusal olmayan diferansiyel denklemlerle tanımlanan sürekli sistemlerin performansını modellemek ve değerlendirmek için bir yazılım uygulamasıdır.
  • ADMB, otomatik farklılaştırma kullanan C++ tabanlı doğrusal olmayan istatistiksel modelleme için bir yazılım paketidir.
  • AMPL, büyük ölçekli optimizasyon için yüksek karmaşıklık problemlerini tanımlamak ve çözmek için matematiksel bir modelleme dilidir.
  • Ch, bilimsel sayısal hesaplama ve görselleştirme için hesaplama dizisine sahip ticari bir C/C++ tabanlı yorumlanmış dildir.[18]* APMonitor, fiziksel sistemlerin diferansiyel ve cebirsel denklemler biçimindeki gösterimlerini tanımlamak ve çözmek için kullanılan matematiksel bir modelleme dilidir.
  • Armadillo doğrusal cebir için C++ şablon kütüphanesidir; çeşitli ayrıştırmalar, faktörizasyonlar ve istatistik fonksiyonları içerir; sözdizimi (API) MATLAB'a benzer.
  • Clojure, CPU ve GPU üzerinde optimize edilmiş matris ve lineer cebir fonksiyonlarını çağırmak için Neanderthal, ClojureCUDA ve ClojureCL gibi sayısal kütüphaneler içerir.
  • Julia,[19][20] LLVM-tabanlı Just-in-time compilation (JIT) arka uç olarak düşünülerek bulut paralel bilimsel hesaplama için tasarlanmıştır. Hafif "yeşil" iş parçacığı (coroutines). C fonksiyonlarının koddan doğrudan çağrılması (sarmalayıcılar veya özel API'ler gerekmez), Unicode desteği. Diğer süreçleri yönetmek için güçlü kabuk benzeri yetenekler. Lisp benzeri makrolar ve diğer metaprogramlama olanakları sunar.
  • GAUSS, matematik ve istatistik için bir matris programlama dilidir.
  • GNU Data Language, IDL'nin yerine kullanılmak üzere tasarlanmış ücretsiz bir derleyicidir.
  • ILNumerics.Net, .NET Framework'e bilim, mühendislik ve finansal analiz için sayısal hesaplama işlevleri getiren bir C# matematik kütüphanesidir.
  • Madagascar, çok boyutlu veri analizi ve tekrarlanabilir hesaplama deneyleri için açık kaynaklı bir yazılım paketidir.
  • mlpack, maksimum performans ve esneklik sağlamak için C++ dil özelliklerinden yararlanırken, basit ve tutarlı bir API sağlayan makine öğrenimi için açık kaynaklı bir kütüphanedir.
  • O-Matris - matematik, mühendislik, bilim ve finansal analiz için bir matris programlama dilidir.
  • OptimJ, büyük ölçekli optimizasyon için yüksek karmaşıklıktaki problemleri tanımlamak ve çözmek için matematiksel Java tabanlı bir modelleme dilidir.
  • Perl Veri Dili,,[22][23] PDL olarak da bilinir, Perl sürüm 5'in bir dizi uzantısıdır, veri işleme, istatistik, sayısal simülasyon ve görselleştirme için kullanılır.
  • SAS,[30] istatistik için bir yazılım ürünleri sistemidir. Bir matris programlama dili olan SAS/IML[31] içerir.
  • VisSim, doğrusal olmayan dinamik sistemlerin simülasyonu ve model tabanlı gömülü geliştirme için görsel bir blok diyagram dilidir. Hızlı adi diferansiyel denklemler (ODE) motoru, karmaşık büyük ölçekli modellerin gerçek zamanlı simülasyonunu destekler. Yüksek verimli sabit nokta kod üreteci, düşük maliyetli sabit nokta gömülü işlemcilerin hedeflenmesini sağlar.
  • Yorick sayısal, grafik çizimi ve simülasyon için tasarlanmış yorumlanmış bir programlama dilidir.

Tarihsel açıdan önemli[değiştir | kaynağı değiştir]

  • S güçlü sayısal desteğe sahip (dizi tabanlı) bir programlama dilidir. R, S dilinin bir uygulamasıdır.

Ayrıca bakınız[değiştir | kaynağı değiştir]

Örnek Ekran Görüntüleri[değiştir | kaynağı değiştir]

  • Sagemath ekran görüntüsü.
    Sagemath ekran görüntüsü.
  • MATLAB ekran görüntüsü.
    MATLAB ekran görüntüsü.
  • Mathematica ekran görüntüsü.
    Mathematica ekran görüntüsü.
  • Scilab ekran görüntüsü.
    Scilab ekran görüntüsü.
  • Cantor ekran görüntüsü.
    Cantor ekran görüntüsü.
  • Maple ekran görüntüsü.
    Maple ekran görüntüsü.

Kaynakça[değiştir | kaynağı değiştir]

  1. ^ Quarteroni, A., Saleri, F., & Gervasio, P. (2006). Scientific computing with MATLAB and Octave. Berlin: Springer.
  2. ^ Gander, W., & Hrebicek, J. (Eds.). (2011). Solving problems in scientific computing using Maple and Matlab®. Springer Science & Business Media.
  3. ^ Barnes, B., & Fulford, G. R. (2011). Mathematical modelling with case studies: a differential equations approach using Maple and MATLAB. Chapman and Hall/CRC.
  4. ^ David Ramel (8 Mayıs 2018). "Open Source, Cross-Platform ML.NET Simplifies Machine Learning -- Visual Studio Magazine". Visual Studio Magazine. 28 Ekim 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mayıs 2018. 
  5. ^ Kareem Anderson (9 Mayıs 2017). "Microsoft debuts ML.NET cross-platform machine learning framework". On MSFT. 5 Mart 2022 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 10 Mayıs 2018. 
  6. ^ Bunks, C., Chancelier, J. P., Delebecque, F., Goursat, M., Nikoukhah, R., & Steer, S. (2012). Engineering and scientific computing with Scilab. Springer Science & Business Media.
  7. ^ Thanki, R. M., & Kothari, A. M. (2019). Digital image processing using SCILAB. Springer International Publishing.
  8. ^ Maeder, R. E. (1991). Programming in mathematica. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
  9. ^ Stephen Wolfram. (1999). The MATHEMATICA® book, version 4. Cambridge University Press.
  10. ^ Shaw, W. T., & Tigg, J. (1993). Applied Mathematica: getting started, getting it done. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc.
  11. ^ Marasco, A., & Romano, A. (2001). Scientific Computing with Mathematica: Mathematical Problems for Ordinary Differential Equations; with a CD-ROM. Springer Science & Business Media.
  12. ^ Zimmermann, P., Casamayou, A., Cohen, N., Connan, G., Dumont, T., Fousse, L., ... & Bray, E. (2018). Computational Mathematics with SageMath. SIAM.
  13. ^ Wagner III, W. E. (2019). Using IBM® SPSS® statistics for research methods and social science statistics. Sage Publications.
  14. ^ Pollock III, P. H., & Edwards, B. C. (2019). An IBM® SPSS® Companion to Political Analysis. Cq Press.
  15. ^ Babbie, E., Wagner III, W. E., & Zaino, J. (2018). Adventures in social research: Data analysis using IBM SPSS statistics. Sage Publications.
  16. ^ Aldrich, J. O. (2018). Using IBM® SPSS® Statistics: An interactive hands-on approach. Sage Publications.
  17. ^ Stehlik-Barry, K., & Babinec, A. J. (2017). Data Analysis with IBM SPSS Statistics. Packt Publishing Ltd.
  18. ^ "Ch Scientific Numerical Computing". 5 Haziran 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Temmuz 2023. 
  19. ^ Bezanson, J., Edelman, A., Karpinski, S., & Shah, V. B. (2017). Julia: A fresh approach to numerical computing. SIAM Review, 59(1), 65-98.
  20. ^ Bezanson, J., Karpinski, S., Shah, V. B., & Edelman, A. (2012). Julia: A fast dynamic language for technical computing. arXiv preprint arXiv:1209.5145.
  21. ^ Gumley, L. E. (2001). Practical IDL programming. Elsevier.
  22. ^ Christiansen, T., Wall, L., & Orwant, J. (2012). Programming Perl: Unmatched power for text processing and scripting. " O'Reilly Media, Inc.".
  23. ^ Srinivasan, S. (1997). Advanced perl programming. " O'Reilly Media, Inc.".
  24. ^ Van Rossum, G. (2007, June). Python Programming Language. In USENIX annual technical conference (Vol. 41, p. 36).
  25. ^ Sanner, M. F. (1999). Python: a programming language for software integration and development. J Mol Graph Model, 17(1), 57-61.
  26. ^ Jones, E., Oliphant, T., & Peterson, P. (2001). SciPy: Open source scientific tools for Python.
  27. ^ Bressert, E. (2012). SciPy and NumPy: an overview for developers. " O'Reilly Media, Inc.".
  28. ^ Blanco-Silva, F. J. (2013). Learning SciPy for numerical and scientific computing. Packt Publishing Ltd.
  29. ^ Ihaka, R., & Gentleman, R. (1996). R: a language for data analysis and graphics. Journal of computational and graphical statistics, 5(3), 299-314.
  30. ^ Khattree, R., & Naik, D. N. (2018). Applied multivariate statistics with SAS software. SAS Institute Inc.
  31. ^ "SAS/IML". 27 Temmuz 2023 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 27 Temmuz 2023. 
"https://tr.wikipedia.org/w/index.php?title=Sayısal_analiz_yazılımları_listesi&oldid=30749102" sayfasından alınmıştır