Maple является первым универсальным математическим пакетом, который предлагает полную поддержку стандарта MathML 2.0, управляющего как внешним видом, так и смыслом математики в Интернете. Эта эксклюзивная функция делает текущую версию MathML основным средством Интернет-математики, а также устанавливает новый уровень совместимости многопользовательской среды. TCP/IP-протокол обеспечивает динамический доступ к информации из других Интернет-ресурсов, например к данным для финансового анализа в реальном времени или к данным о погоде.
Последние версии Maple, помимо дополнительных алгоритмов и методов решения математических задач, получили более удобный графический интерфейс, продвинутые инструменты визуализации и построения графиков, а также дополнительные средства программирования (в том числе по совместимости с универсальными языками программирования). Начиная с девятой версии в пакет был добавлен импорт документов из программы Mathematica, а в справочную систему были введены определения математических и инженерных понятий и расширена навигация по страницам справки. Кроме того, было повышено полиграфическое качество формул, особенно при форматировании больших и сложных выражений, а также значительно сокращен размер MW-файлов для хранения рабочих документов Maple.
Новые возможности Maple 2022!
Таким образом, Maple — это, пожалуй, наиболее удачно сбалансированная система и бесспорный лидер по возможностям символьных вычислений для математики. При этом оригинальный символьный движок сочетается здесь с легко запоминающимся структурным языком программирования, так что Maple может быть использована как для небольших задач, так и для серьезных проектов.
К недостаткам системы Maple можно отнести лишь ее некоторую «задумчивость», причем не всегда обоснованную, а также очень высокую стоимость этой программы (в зависимости от версии и набора библиотек цена ее доходит до нескольких десятков тысяч долл., правда студентам и научным работникам предлагаются дешевые версии — за несколько сотен долл.).
Пакет Maple широко распространен в университетах ведущих научных держав, в исследовательских центрах и компаниях. Программа постоянно развивается, вбирая в себя новые разделы математики, приобретая новые функции и обеспечивая лучшую среду для исследовательской работы.
Одно из основных направлений развития этой системы — повышение мощности и достоверности аналитических (символьных) вычислений. Это направление представлено в Maple наиболее широко. Уже сегодня Maple может выполнять сложнейшие аналитические вычисления, которые нередко не по силам даже опытным математикам.
Конечно же, Maple не способна на гениальные догадки, но зато рутинные и массовые расчеты система выполняет с блеском. Другое важное направление — повышение эффективности численных расчетов. В результате этого заметно возросла перспектива использования Maple в численном моделировании и в выполнении сложных вычислений — в том числе с произвольной точностью. И наконец, тесная интеграция Maple с другими программными средствами — еще одно важное направление развития этой системы. Ядро символьных вычислений Maple уже включено в состав целого ряда систем компьютерной математики — от систем для широкого круга пользователей типа MathCad до одной из лучших систем для численных расчетов и моделирования MatLab.
Начало работы с Maple 2017 | Getting Started with Maple 2017
Все эти возможности в сочетании с прекрасно выполненным и удобным пользовательским интерфейсом и мощной справочной системой делают Maple первоклассной программной средой для решения самых разнообразных математических задач, способной оказать пользователям действенную помощь в решении учебных и реальных научно-технических задач.
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.ru
Какую среду выбрать Matlab vs Mathematica vs Maple vs python?
Решил для своих эгоистичных целей взять на вооружение какое либо ПО для решения математических задач, моделирования, построения прочего прочего.
Но ту возникла делема ибо есть широкий выбор а что мне нужно я сам не знаю:
1) Mathematica — знаю лишь то что можно много всякого сделать в ней но все ругаться на язык
2) Matlab — очень сильная штука для работы с данными(прочитал на буржуйском форуме)
3) Maple — знаю чуть больше чем ничего
4) Python — знаком но не представляю как он может заменить первые 3 хотя может я плохо знаю этого змея
- Вопрос задан более трёх лет назад
- 16204 просмотра
Комментировать
Решения вопроса 0
Ответы на вопрос 5
e-commerce developer
Matlab Home — $135
Mathematica Home — $255
Maple 2015 Student Edition — $124
Python + SciPy — free
GNU Octave — free
Ответ написан более трёх лет назад
Нравится 4 1 комментарий
brainick: так и есть. Да и производительность Matlab’a на высоте. Но коммерческие решения стоит брать тогда, когда уже разбираешься в предмете и конкретно осознаешь, что тебе нужно.
Функциональный программист
Mathematica — удобный и мощный язык, огромная стандартная библиотека, замечательный интерфейс. Минусы — цена и сложность начального вхождения. Для моделирования динамических систем есть отдельная реализация языка Modelica (SystemModeler), но только под винду и я не слышал что бы ей кто-то пользовался.
Matlab — хорош для численных вычислений, в символьных слабоват. Для моделирования есть пакет Simulink, который знакомые очень хвалили. То же стоит денег.
Как видно из сравнительного анализа, все математические пакеты схожи между собой. Но среди них особенно выделяется Python, у которого можно выделить следующие основные преимущества:
1) свободно распространяемый и работает практически на всех известных платформах;
2) прост для изучения и обладает такими важными свойствами, как интерактивность и интерпретируемость;
3) имеет богатый набор функций стандартной библиотеки и широкий набор внешних библиотек, позволяющих решать практически любые задачи;
4) пространства имен: например, Matlab поддерживает пространства имен для функций, которые используются в программе, но ядро Matlab не имеет пространств имен (то есть каждая функция определена в глобальном пространстве имен). Python же работает с модулями, которые нужно импортировать, если они будут использоваться;
5) самоанализ. Поскольку программа имеет четкую структуру, самоанализ очень прост. Закрытые переменные существуют только по соглашению, поэтому можно получить доступ к любой части приложения, включая некоторые внутренние компоненты Python.
6) инструментарий GUI, который позволяет создавать внешний интерфейс.
Таким образом, Python — это, пожалуй, наиболее удачно сбалансированная система и бесспорный лидер по возможностям символьных вычислений для математики.
Полезные ссылки:
Источник: the-unl.com