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选择可用的计算机代数系统(CAS)?

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发表于 2008-3-23 21:53:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
Linux下可用的CAS 有 Axiom, Maxima, Octave 等, 想深入学习一个
觉得Axiom功能强大, 但很老, 不知大家如何选择?
发表于 2008-3-29 00:19:58 | 显示全部楼层
Matlab, Scilab, Octave, R 等是以数值计算为主,不能算纯粹的 CAS。“全能” CAS 比较著名的有 Mathematica, Maple, MuPAD, MathCAD, Magma,Derive, Maxima, Axiom 等。不计商业软件的话,Maxima 和 Axiom 应是最著名的了,Maxima 很多人知道,相比较 Axiom 其实功能更强也更全面,据说 Axiom 的结果是最可信的,图形功能也非常强。其随带的用户手册也极其详尽。它没有图形界面,不过可以嵌入 TeXmacs 作为后台运行。

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发表于 2008-3-29 00:29:09 | 显示全部楼层
Giac 也是一个全面的 CAS,实际上它主要提供一套 C++ 库,但也有一个独立的 GUI 程序 xcas。

http://www-fourier.ujf-grenoble.fr/~parisse/giac.html

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发表于 2008-3-29 00:33:59 | 显示全部楼层
SAGE 比较新,基于 Python,以 IPython 为交互界面,也可通过支持 JavaScript 的浏览器(如 Firefox )经由 AJAX 来进行互动和输出。SAGE 非常值得关注。

http://www.sagemath.org/

一些通过 Web 浏览器进行 notebook 交互操作的屏幕截图:

http://www.sagemath.org/screen_shots/misc/
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发表于 2008-3-29 00:40:19 | 显示全部楼层
yacas 较新也小巧,在 TeXmacs 中运行是一个很不错的选择。

http://yacas.sourceforge.net/

以上这些都是“全能型”的 CAS,其它还有很多解决特殊类型问题的系统,如 GAP 侧重群论,PARI/GP 专攻数论,CoCoA, Macaulay2, SINGULAR 用于交换代数/代数几何的计算,等等。
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发表于 2008-3-29 00:47:19 | 显示全部楼层
顺便说一下 Axiom 极其巨大,自己从源码编译的话是一件很恐怖的事情 :-) 编译后得到的系统有近 900MB,比带 GUI 和 Java 的 Mathematica, Maple 都大。来源于 Axioms 的一个分支叫 FriCAS,也是一个庞大而全面的系统:

http://fricas.sourceforge.net/
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 楼主| 发表于 2008-3-29 11:13:01 | 显示全部楼层
多谢!

看了下SAGE, 好像功能还不是很多?
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发表于 2008-3-29 21:50:35 | 显示全部楼层
Post by pointer;1832351
多谢!

看了下SAGE, 好像功能还不是很多?


SAGE 是一个 framework,它包含了 Maxima, PARI, GAP, Singular 等其它 CAS 系统,它实际上用 Python 将它们“粘合”在一起。下面的列表是 SAGE 包含的 packages,其实就是它所揉合的子系统:

http://wiki.sagemath.org/standard_packages_available_for_SAGE
http://wiki.sagemath.org/optional_packages_available_for_SAGE
http://wiki.sagemath.org/experimental_packages_available_for_SAGE

这儿是一篇 review:

http://georgm.blogspot.com/2007/ ... algebra-system.html
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 楼主| 发表于 2008-3-30 13:02:54 | 显示全部楼层
多谢
我想还是认真学一下Axiom, 毕竟SAGE里也有Axiom的包

那个SAGE, 等有了Debian包再说, 懒的很.
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发表于 2008-3-30 15:54:31 | 显示全部楼层
Axiom 也是我最终的选择,感觉很强大,也更有编程的味道。不过为了和他人沟通和各系统间的取长补短,有必要再熟悉一两个“常用”系统如 Mathematica/Maple。(Mathematica's GUI really sucks under Linux)

假如你以工程/数值计算为主,那 Matlab/Scilab/Octave 才是首选;若是做统计,学会 R 差不多就足够了。
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