Herramientas de cálculo numérico

De los más usados unas anotaciones:

Fortran: El pionero del cálculo numérico

Fortran, acrónimo de "FORmula TRANslator", es uno de los lenguajes de programación más antiguos y ampliamente utilizados en el ámbito del cálculo numérico y científico. Fue creado por un equipo de programadores liderado por John W. Backus en IBM en 1957, con el objetivo de proporcionar un lenguaje de programación de alto nivel que permitiera escribir programas más legibles y portables para cálculos matemáticos y científicos.

Fortran se ha mantenido relevante a lo largo de los años debido a su capacidad para realizar cálculos numéricos de manera eficiente y su soporte para programación paralela y computación de alto rendimiento. El lenguaje ha evolucionado con el tiempo, con diferentes versiones y estándares, como Fortran 77, Fortran 90, Fortran 95, Fortran 2003, entre otros. Actualmente, Fortran es mantenido por organizaciones y comunidades dedicadas a su desarrollo y promoción, como el Comité Internacional de Estándares de Fortran (International Fortran Standards Committee) y la comunidad de usuarios y desarrolladores de Fortran.

Scilab: Un entorno de cálculo numérico de código abierto

Scilab es un software de cálculo numérico de código abierto que proporciona un entorno similar a MATLAB. Fue creado en 1990 por un equipo de desarrolladores del Instituto Nacional de Investigación en Informática y Automática (INRIA) en Francia. El objetivo de Scilab era ofrecer una alternativa gratuita y accesible a MATLAB, brindando a los usuarios una herramienta para realizar cálculos matemáticos, análisis de datos y simulaciones.

Scilab se basa en un lenguaje de programación propio y ofrece una amplia gama de funcionalidades para el análisis numérico, la visualización de datos y el desarrollo de algoritmos. El software ha sido mantenido y desarrollado por Scilab Enterprises, una empresa dedicada a su evolución, junto con la contribución de la comunidad de desarrolladores y usuarios de Scilab.

MATLAB: Un poderoso entorno de cálculo numérico

MATLAB, acrónimo de "MATrix LABoratory", es un software de cálculo numérico ampliamente utilizado en ingeniería, ciencias aplicadas y campos relacionados. Fue creado en 1984 por Cleve Moler, quien buscaba una herramienta para facilitar la realización de cálculos matemáticos y el análisis de datos. MATLAB se desarrolló originalmente para proporcionar una interfaz amigable para el lenguaje de programación FORTRAN y se centró en el manejo eficiente de matrices y operaciones matriciales.

El software se basó en el entorno de programación LINPACK y la biblioteca EISPACK, que se utilizaron para resolver problemas lineales y no lineales en álgebra lineal y análisis numérico. Con el tiempo, MATLAB se convirtió en una plataforma de desarrollo integral, ofreciendo capacidades avanzadas para visualización, programación, optimización y simulación. MathWorks, una empresa fundada por Cleve Moler, es la responsable de mantener y desarrollar MATLAB, y ha seguido evolucionando para adaptarse a las necesidades cambiantes de los usuarios.

GNU Octave: Cálculo numérico gratuito y de código abierto

GNU Octave es un software de cálculo numérico de código abierto y libre que proporciona un entorno similar a MATLAB. Fue creado en 1988 por John W. Eaton con el objetivo de brindar una alternativa gratuita y accesible a MATLAB. Eaton diseñó GNU Octave para que fuera compatible con el lenguaje de programación MATLAB, lo que permitió a los usuarios ejecutar la mayoría de los scripts de MATLAB en GNU Octave sin modificaciones significativas.

GNU Octave se desarrolla y mantiene como un proyecto de software libre por parte de la comunidad GNU Octave. Ha ganado popularidad en entornos académicos y de investigación debido a su capacidad para realizar cálculos numéricos, resolver ecuaciones, manipular matrices y generar gráficos de manera eficiente. Además, al ser de código abierto, los usuarios pueden contribuir al desarrollo y mejorar el software de acuerdo con sus necesidades.

Mathematica: Una potente herramienta de cálculo simbólico y numérico

Mathematica es un sistema de álgebra computacional y cálculo simbólico que fue lanzado en 1988 por Stephen Wolfram. Wolfram, un destacado científico y emprendedor, desarrolló Mathematica con el objetivo de crear un entorno que pudiera realizar cálculos matemáticos simbólicos, gráficos, programación y análisis de datos de manera integral.

El enfoque central de Mathematica radica en la manipulación simbólica de ecuaciones y expresiones matemáticas en lugar de solo operaciones numéricas. Mathematica ha sido ampliamente utilizado en diversas disciplinas científicas y técnicas, incluyendo física, matemáticas, biología, economía y más. Wolfram Research es la empresa responsable de mantener y mejorar Mathematica, y ha expandido su alcance mediante el desarrollo de Wolfram Language, un lenguaje de programación utilizado en Mathematica y otros productos de Wolfram.

Python: Un lenguaje versátil con bibliotecas de cálculo numérico

Python es un lenguaje de programación de propósito general que se ha convertido en una opción popular para el cálculo numérico gracias a sus bibliotecas especializadas. Guido van Rossum creó Python en 1991 con la intención de diseñar un lenguaje de programación legible, fácil de aprender y con una sintaxis clara y concisa.

NumPy, una biblioteca de Python para cálculo numérico, se creó en 2005 por Travis Olliphant, quien buscaba proporcionar estructuras de datos y funciones eficientes para el manejo de arreglos multidimensionales y operaciones matemáticas en Python. Posteriormente, SciPy (2001) se desarrolló como una extensión de NumPy, agregando funcionalidades para la resolución de problemas científicos y de ingeniería. Otros proyectos notables incluyen matplotlib (2003) para la visualización de datos y pandas (2008) para el análisis y manipulación de datos.

Python es de código abierto y tiene una comunidad activa de desarrolladores que continúan ampliando las capacidades de las bibliotecas de cálculo numérico. Además de su uso en el cálculo numérico, Python es ampliamente utilizado en otras áreas, como desarrollo web, inteligencia artificial y análisis de datos.

R: Un entorno especializado en estadísticas y gráficos

R es un lenguaje de programación y entorno de software diseñado específicamente para el análisis estadístico y gráfico. Fue creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en 1993 mientras estaban en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. R se basa en el lenguaje S, desarrollado en los Laboratorios Bell en la década de 1970.

La popularidad de R ha crecido rápidamente debido a su enfoque en la estadística y la comunidad de usuarios que ha contribuido al desarrollo de una amplia variedad de paquetes especializados para análisis de datos, modelado estadístico y visualización. R es de código abierto y se mantiene a través del trabajo colaborativo de la comunidad de usuarios y el R Development Core Team.

Julia: Un lenguaje de programación de alto rendimiento para cálculos científicos

Julia es un lenguaje de programación de alto nivel y alto rendimiento desarrollado específicamente para cálculos científicos y técnicos. Fue creado por Jeff Bezanson, Stefan Karpinski, Viral B. Shah y Alan Edelman en 2012, con el objetivo de combinar la facilidad de uso de lenguajes como Python con el rendimiento de lenguajes como C y Fortran.

Julia está diseñado para ser rápido y eficiente, utilizando un compilador de tiempo de ejecución (JIT) que optimiza el código en función de los tipos de datos utilizados. Esto permite a los usuarios realizar cálculos complejos de manera rápida y flexible. Julia también cuenta con una amplia gama de bibliotecas especializadas para el cálculo numérico, el procesamiento de datos y la visualización.

Julia Computing es la empresa detrás del desarrollo y mantenimiento de Julia, y ha trabajado para expandir su adopción y fomentar la colaboración dentro de la comunidad de usuarios.

Estos programas han revolucionado el campo del cálculo numérico y han brindado a los científicos, ingenieros y analistas herramientas poderosas para abordar problemas complejos en diversas disciplinas. Cada uno tiene sus características únicas y su comunidad de usuarios dedicada, lo que demuestra la diversidad y la riqueza de opciones disponibles en el ámbito del cálculo numérico.

Todas las marcas mencionadas están registradas por sus respectivas entidades creadoras.