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数学と数式処理に関するisgkのブックマーク (5)

  • Maplesoft 製品 : 数式処理システム/システムレベルモデリング | サイバネットシステム

    Maplesoft は、科学技術、工学、数学 (STEM) の教育者、エンジニア、研究者にとって有益な、数学をベースとしたソフトウェアソリューションを提供しています。Maplesoftの主力製品であるMapleは、世界で最も強力な数学エンジンと、数学的な問題の分析、調査、可視化、解決を容易にするインターフェースを兼ね備えています。この技術をベースに、教育・研究、システムシミュレーション、計算管理、システムエンジニアリングのためのソリューションが構築されました。 世界最先端の記号・数値演算エンジンを搭載 高度な計算、可視化、データ分析、アルゴリズム作成… あらゆる数学的なニーズに対応 STEM コンピューティング・プラットフォーム『Maple』は、1980年にカナダ・ウォータールー大学で生まれた数式処理技術をコアテクノロジーとして持つ科学・技術・工学・数学に関する統合的計算環境です。数値計算

  • Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable

    Compute expert-level answers using Wolfram’s breakthrough algorithms, knowledgebase and AI technology Mathematics ›Step-by-Step SolutionsElementary MathAlgebraPlotting & GraphicsCalculus & AnalysisGeometryDifferential EquationsStatisticsMore Topics »Science & Technology ›Units & MeasuresPhysicsChemistryEngineeringComputational SciencesEarth SciencesMaterialsTransportationMore Topics »Society & Cul

    Wolfram|Alpha: Making the world’s knowledge computable
  • Mathematica - Wikipedia

    Mathematica(マセマティカ)は、スティーブン・ウルフラムが考案し広く使われている数式処理システム。ウルフラム・リサーチの、ウルフラムが率いる数学者とプログラマのチームが開発し、同社(正規認定販売代理店)により販売されている。Mathematicaは項書き換えを基として、複数のパラダイムをエミュレートするプログラミング言語としても強力である。 概要[編集] ウルフラム・リサーチの創始者であるスティーブン・ウルフラムと彼のチームは、1986年から新たな数式処理システムの開発を開始し、1988年にその最初のバージョンをリリースした。ウルフラムは当初、このシステムをOmega、のちにPolyMathと呼んでいたが、当時NeXT社の社長であったスティーブ・ジョブズに相談したところ「ダサい名前だ」と一蹴され、なにか一般的な語をロマンチックに表現したもの、例えばトリニトロンのような名前が良い

    Mathematica - Wikipedia
  • Maxima - Wikipedia

    Maxima(マキシマ)は、LISP で記述された数式処理システムである。GNU GPL に基づくフリーソフトウェアであり、現在も[いつ?]活発に開発が続けられている。Maple や Mathematica などの商用の数式処理システムと比べても遜色のない機能を持っている。 略史[編集] Maxima の起源は、マサチューセッツ工科大学の MACプロジェクトによって開発され、米国エネルギー省(DOE)によって配布されていたDOE Macsyma の1982年のバージョンを GNU Common Lisp に移植したものである。 1982年から Macsyma の独自のバージョンを管理・維持していたビル・シェルター (en) が、1998年にエネルギー省から GPLライセンスを適用することを条件に公開の許可を得た。 こうして公開されたプログラムは 「Maxima」(マキシマ)と呼ばれるように

    Maxima - Wikipedia
  • フリーの解析ツール

    フリーの解析ツール 概要 ある命題を論理的に明らかにするために、観測した物事の分析が必要です。数値に対する分析では、値の変化を関数で表し、命題の前提条件を既に知られている命題に帰着させることで真偽の証明を行います。特に微積分や統計に基づく解析は、膨大な量の複雑な数式を扱うため、解析経過に誤りのないように、解析ツールを用います。 解析ツールの多くは有料ですが、いくつかの優秀な解析ツールも存在します。解析することは証明において普遍的なことであり、こうしたツールが無料で提供されていることは非常に心強いものです。ここでは、フリーウェアとして入手できる解析ソフトについて一覧します。 R オープンソースの統計解析システムおよびそのプログラミング言語。プログラミング言語はS言語に準拠しています。標準状態でも統計・検定・解析向けの強力な関数を備えており、便利な入出力機能およびグラフ作成機能までをサポートし

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