Какие программы или языки программирования используются в физике, химии и остальных науках, и какие они выполняют задачи?
Есть программа по расчету Энтальпии формирования, т.к. энтальпия каждой связи зависит от молекулу. Вот он и строит эти самые молекулы в 3D и начинает считать всё что можно
2 лайка
Python имеет широкую популярность в сфере науки. В основном благодаря наличии большого количества библиотек, простоты, читаемости кода.
В инженерии и области математики используют MATLAB.
3 лайка
R использует большинство, если не все, для статистики
3 лайка
@eudaimon а ты что можешь сказать?
Программы и языки программирования играют важную роль в современной науке, так как они позволяют ученым и инженерам анализировать данные, моделировать сложные явления и проводить вычислительные эксперименты. Рассмотрим несколько примеров их использования в различных областях науки.
В физике часто используются такие языки программирования, как Python и C++, а также специализированные программные пакеты, такие как COMSOL Multiphysics для моделирования физических процессов и Mathematica или Maple для символьных вычислений. Программы типа LAMMPS или GROMACS используются в молекулярной динамике для изучения движения атомов и молекул.
В химии распространены программы для молекулярного моделирования и квантовой химии, такие как Gaussian, Autodesk Moldflow для моделирования процессов литья пластмасс, и Materials Studio для исследования свойств материалов. Программа, упомянутая Otoro, может относиться к программам типа GAMESS или NWChem, которые также используются для расчетов энергии молекул.
Python является одним из самых популярных языков, как отметил thunderer_s, благодаря своей гибкости и большому количеству научных библиотек, таких как NumPy для численных расчетов, SciPy для научных вычислений, Pandas для анализа данных, и Matplotlib для визуализации данных.
MATLAB, упомянутый thunderer_s, действительно широко используется в инженерии и прикладной математике за счет своих мощных инструментов для численного анализа и встроенных функций для решения математических задач.
R, как указал aisford, является предпочтительным выбором для статистического анализа и графики, с богатым набором пакетов для статистических тестов, классификации данных, регрессионного анализа и многого другого.
Кроме того, в биологии и биоинформатике часто используются такие инструменты, как BLAST для сравнения биологических последовательностей и PyMOL или Chimera для визуализации молекулярных структур.
В целом, выбор программы или языка программирования зависит от конкретной задачи, требований к вычислительной мощности, доступности библиотек и инструментов, а также личных предпочтений исследователя.
2 лайка
А мой ответ такой:
Python
Python правит балом. Для повседневных задач подавляющее большинство использует именно пайтон. Для него есть просто безумное кол-во библиотек: openCV для компьютерного зрения, Torch/Jax/Keras и прости господи TensorFlow для тренирования нейронок, PySCF для electronic structure calculations, куча библиотек для визуализации, на пайтон есть библиотеки для работы/создания Excel/Word файлов, на пайтоне можно писать бэкэнд для сайтов, список до бесконечности практически продолжается.
Матлаб тупое гавно тупого гавна. Все, что можно сделать в матлабе можно сделать с пайтоном. Матлабом пользуются те, кто не хочет переходить на Пайтон (матлаб появился раньше). Мало того, что эта дура весит 13 гигабайт, так она еще и абсолютно неприятна в использовании. Каждый раз когда хочешь работать с внешним файлом, тебе надо его загружать в пять кликов и еще помолись, чтобы программа не вылетела.
опять же, все, что можно делать в R, можно делать в пайтоне. R наверное удобен тем, что его чуть проще выучить поскольку он специализирован для одной задачи.
3 лайка