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用于数学的10个优秀编程语言

 2017/12/6 15:36:16    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:英文原文:10GreatProgrammingLanguagesforMathematics作为一个对数学和编程语言充满激情的人,谁也不能阻止我分享我总结的10个超棒的用于数学的编程语言。总结的目标在于多样化,为大家提供广泛的编程和问题建模方法。编程语言描述摘自它们各自的网站或维基百科页面,但里面也加进去了我的一些看法。1.WOLFRAM语言Wolfram语言是Mathematica和Wolfram编程云的编程语言。它是由WolframResearch开发的一种通用的多范式编程语言
  • 标签:编程 编程语言
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  英文原文:10 Great Programming Languages for Mathematics

  作为一个对数学和编程语言充满激情的人,谁也不能阻止我分享我总结的 10 个超棒的用于数学的编程语言。

  总结的目标在于多样化,为大家提供广泛的编程和问题建模方法。

  编程语言描述摘自它们各自的网站或维基百科页面,但里面也加进去了我的一些看法。

  1. WOLFRAM 语言

  Wolfram 语言是 Mathematica 和 Wolfram 编程云的编程语言。

  它是由 Wolfram Research 开发的一种通用的多范式编程语言。它被设计得尽可能通用,并且强调符号计算,函数式编程和基于规则的编程。

  语言非常大,涉及众多领域,通常较为专业化。

  我的看法

  这是一种相当好的函数式的基于规则的编程语言,可以非常好地处理符号计算。也就是说,就编程语言而言,我并不觉得它特别优雅。

  它的真正价值在于其庞大的多领域标准库,尤其是对于数学应用程序,几乎领先于世界上任何其他编程语言。点击查看演示,很大可能会给你留下深刻印象。

  2. MATLAB / GNU OCTAVE

  MATLAB(matrix laboratory 矩阵实验室)是一个多范型数值计算环境和第四代编程语言。

  这是由 MathWorks 开发的一种专有编程语言,MATLAB 支持矩阵操作,函数和数据绘图,算法的实现,用户界面的创建以及用其他语言(包括C,C++,Java,Fortran 和 Python)编写的程序接口

  我的看法

  很难胜任数值计算。对此不妨考虑开源替代实现/克隆 GNU Octave。

  3. R 语言

  R 是由 R Foundation for Statistical Computing 支持的用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。

  R 语言被统计学家和数据挖掘者广泛用于开发统计软件和数据分析。

  民意调查,数据挖掘者调查和学术文献数据库研究表明,近年来R的受欢迎程度大幅增加。

  4. COQ / GALLINA

  Coq 是一个交互式的定理证明工具。它允许表达数学断言,机械地检查这些断言的证明,帮助找到形式化的证明,并从其正式规范的建设性证明中提取认证程序。

  Coq 工作在归纳结构微积分理论的基础上,归纳结构微积分是结构微积分的一个衍生物。

  作为编程语言,Coq 实现了一种依赖类型的函数式编程语言,作为逻辑系统,Coq 实现了一个更高阶的类型理论。

  Coq 提供了一种名为 Gallina 的规范语言。用 Gallina 编写的程序具有弱化的标准化属性 ——它们总是终止。

  5. PROLOG

  Prolog 是与人工智能和计算语言学相关的通用逻辑编程语言。

  Prolog 的根源是一阶逻辑——一种形式逻辑,且与许多其他编程语言不同的是,Prolog 是声明式的。

  程序逻辑用关系来表达,用事实和规则来表现。通过对这些关系运行查询来启动计算。

  6. Haskell

  Haskell 是一个标准化的,通用的纯函数式编程语言,具有非严格的语义和强大的静态类型。Haskell 具有类型推断和惰性计算的类型系统。

  我的看法

  作为非函数程序员最难掌握的语言之一,其学习曲线走得非常艰难。由于没有副作用及其纯粹的功能性使它非常适合建模数学问题。那些从事类别理论和编程语言研究的人会对 Haskell 特别感兴趣。

  7. IDRIS

  Idris 是一种具有相关类型的通用纯函数编程语言。类型系统类似于 Agda 使用的类型系统。

  语言支持可与 Coq 媲美的交互式定理证明,包括策略,即使在定理证明之前,重点仍然放在通用编程上。

  Idris 的其他目标是“充足”性能,易于管理的副作用和支持实施嵌入式领域特定语言。

  我的看法

  研究型语言。它结合了 Haskell 和 Coq 的元素。很有意思。

  8. JULIA

  Julia 是用于技术计算的高级和高性能的动态编程语言,具有用户熟悉的其他技术计算环境的语法。

  它提供了一个复杂的编译器,分布式并行执行,数值准确性和广泛的数学函数库。 Julia 的基本库,主要是用 Julia 编写的,它还集成了用于线性代数,随机数生成,信号处理和字符串处理的成熟和最佳的开源C和 Fortran 库。

  我的看法

  用于科学计算和数据科学非常有前途的编程语言。由于 Jupyter 项目,Julia 也可以用作可执行的笔记本电脑。

  9. PYTHON

  Python 是一种广泛使用的高级通用解释型动态编程语言。

  其设计理念强调代码可读性,其语法允许程序员用比 C ++ 或 Java 等语言更少的代码行来表达概念。

  该语言提供了旨在实现小规模和大规模清晰程序的构造。

  Python 支持多种编程范例,包括面向对象,命令式和函数式编程或过程式样式。它具有动态类型系统和自动内存管理,并有一个大而全面的标准库。

  我的看法

  从数学和科学的观点来看,Python 有趣的地方在于有大量可用的相关库可用于这种流行的编程语言(例如,numpy,scipy,scikit-learn,Sage 等)。

  得益于此丰富的生态系统,你可以轻松学习,这对于科学计算来说真的非常棒。而且,由于它很受欢迎,因此示例(和 Jupyter notebooks)可以广泛使用。

  10. J

  J 是一种非常简洁的数组编程语言,尤其适用于数学和统计编程,特别是在矩阵上执行操作的时候。它也被用于极限编程和网络性能分析。

  与原来的 FP / FL 语言一样,J通过它的隐性编程功能支持函数级编程(与函数式编程不同)。

  我的看法

  J,和 APL 和K一样,是一种离奇古怪令人费解的语言。起初简洁难以阅读,但非常强大。如果你对处理数据操作和分析的新方法感兴趣,那么值得尝试一下。

  下面是一个 quicksort 的实现——只是为了让你知道我们在这里处理什么。

  quicksort = : (($:@(<#[),(=#[),$:@(>#[))({??@#))^:(1 <#)

  写得比较豪放。

  好了,到这里就结束了。当然,还有其他有价值的选择,欢迎在评论中告诉我们。

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  译文链接:http://www.codeceo.com/article/10-programming-language-for-math.html

  翻译作者:码农网 – 小峰

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