Top 10 Scilab Alternativen & Wettbewerber

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Forschen Sie nach alternativen Lösungen zu Scilab auf G2, mit echten Nutzerbewertungen zu konkurrierenden Tools. Statistische Analysesoftware ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach anspruchsvoll, zeitersparend-Softwarelösungen mit textgenerierung und textzusammenfassung. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Scilab zu berücksichtigen sind, beinhalten data analysis und user interface. Die beste Gesamtalternative zu Scilab ist GNU Octave. Andere ähnliche Apps wie Scilab sind MATLAB, Posit, Simulink, und Mathematica. Scilab Alternativen finden Sie in Statistische Analysesoftware, aber sie könnten auch in Simulation & CAE Software oder Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Scilab

GNU Octave
MATLAB
Posit
Simulink
Mathematica
SageMath
Modelica
IBM SPSS Statistics

Top 10 Alternativen zu Scilab kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Scilab im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Höhere Bildung, Computersoftware, und Bildungsmanagement überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

GNU Octave

Von FreeCAD

4.2/5

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Produktbeschreibung

Gemeinsame Kategorien mit Scilab:

Von MathWorks

Produktbeschreibung

MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Scilab, dass MATLAB ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Scilab:

Simulation & CAE