Programmiersprachen für Technik, Wissenschaft und Forschung – Vollständiger Vergleich

In Technik, Wissenschaft und Forschung ist die Wahl der Programmiersprache kann die Projektergebnisse und die Effizienz erheblich beeinflussen. Mit über 8 Millionen Entwicklern, die die Python für Aufgaben, die von der Datenanalyse bis zum maschinellen Lernen reichen, unterstreicht ihre Beliebtheit einen entscheidenden Trend bei der Softwareauswahl (Stack Overflow, 2023). Dieser Artikel enthält eine vollständige Liste und einen Vergleich von Programmiersprachen, die für technische und wissenschaftliche Anwendungen geeignet sind, wobei Kriterien wie Leistung, Benutzerfreundlichkeit, verfügbare Bibliotheken, Community-Unterstützung und Kosten berücksichtigt werden. Wir geben auch einen Überblick über die wichtigsten Programmiersprachen wie C++, MATLAB und Fortran und analysieren ihre Stärken und Schwächen für bestimmte technische Aufgaben.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• Schwerpunkt auf der Leistung bei rechenintensiven Aufgaben.
• Programmierung Bibliotheken verbessern die Funktionalität; bewerten ihre Verfügbarkeit.
• Berücksichtigen Sie die Benutzerfreundlichkeit für schnellere Projektwiederholungen.
• Die Unterstützung der Gemeinschaft beeinflusst die Problemlösungsressourcen.
• Bewerten Sie die Kosten für die verwendeten Tools und Bibliotheken.
• Achten Sie auf neu entstehende Sprachen für künftige Funktionen.

Kriterien für den Vergleich

Programmiersprachen müssen anhand mehrerer Kriterien bewertet werden, darunter Lesbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung durch die Gemeinschaft.

• Lesbarkeit: it ensures that engineers can easily understand and modify code. For example, Python is celebrated for its clear syntax, allowing even novices to einschalten. rapidly with complex tasks. Furthermore, extensive documentation and community forums bolster BenutzererfahrungDadurch werden die Fehlersuche und die gemeinsame Problemlösung effektiver.
• Leistung und Berechnungseffizienz: Sprachen wie C und C++ bieten ein Höchstmaß an Geschwindigkeit und Effizienz und sind daher ideal für zeitkritische technische Anwendungen. Im Gegensatz dazu können interpretierte Sprachen wie Python bei der reinen Leistung zurückbleiben, bieten aber eine höhere Einfachheit beim Prototyping und Experimentieren. Ein Leistungsvergleich zeigt sich bei Simulationen, bei denen C++ in bestimmten Kontexten 10-mal schneller als Python sein kann, wie z. B. bei Benchmarks in der Finite-Elemente-Analyse.
• Verfügbarkeit von Bibliotheken und Toolkits für die jeweilige Aufgabe: Sie beeinflusst den Nutzen einer Sprache für das wissenschaftliche Rechnen in hohem Maße. Eine Sprache, die reich an domänenspezifischen Bibliotheken ist, kann die schnelle Entwicklung erleichtern. So verfügt R beispielsweise über zahlreiche Pakete für die statistische Analyse, während MATLAB bietet umfangreiche Funktionen für die lineare Algebra, die es Ingenieuren ermöglichen, sich auf das Lösen von Problemen zu konzentrieren und nicht auf das Programmieren von Grundlagen.
• Große Online-Gemeinschaft: für eine komplexe Programmiersprache, ein riesiger Pool an kollektivem Wissen, macht es einfacher, Lösungen für obskure Probleme zu finden und Hilfe bei schwierigen Konzepten zu erhalten. Diese aktive Gemeinschaft führt oft dazu, dass mehr Lernressourcen wie Tutorials, Dokumentationen und Beispielcode zur Verfügung stehen, was die Lernkurve erheblich verkürzen kann. Darüber hinaus bedeutet eine lebendige Gemeinschaft in der Regel ein reichhaltigeres Ökosystem von Bibliotheken und Werkzeugen von Drittanbietern sowie schnellere Fehlerbehebungen und Aktualisierungen sowohl für die Sprache als auch für ihre Pakete.

Leistungsbenchmarks für typische technische und wissenschaftliche Berechnungen

Bei der Bewertung von Programmiersprachen für technische und wissenschaftliche Berechnungen zählen Ausführungsgeschwindigkeit, Speichernutzung und Parallelverarbeitung zu den wichtigsten Leistungskennzahlen. C und C++ excel in der Ausführungsgeschwindigkeit aufgrund des effizienten Speicherzugriffs, was sie ideal für Echtzeitsimulationen macht, während Python zwar vielseitig ist, aber bei numerischen Aufgaben im Allgemeinen langsamer arbeitet, es sei denn, es wird mit Bibliotheken wie NumPy optimiert. Beispielsweise kann optimiertes C Python bei der Matrixmultiplikation um fast das 10-fache übertreffen. Aufstrebende Sprachen wie Julia und Rust bieten starke Leistungen bei numerischen Berechnungen bzw. bei der Speichersicherheit.

Da die Leistung in erster Linie von bestimmten Anwendungen abhängt und bestimmte Bibliotheken die Leistung erheblich verändern können, haben wir uns dafür entschieden, diesen Parameter nur von * bis *** zu bewerten.

Aufkommende Programmiersprachen und zukünftige Trends

Aufstrebende Programmiersprachen wie Julia oder Rust haben einen großen Einfluss auf Technologie und Technik. Julia zeichnet sich durch hohe Leistung und eine benutzerfreundliche Syntax im Bereich der numerischen Berechnungen aus und erfährt seit 2020 ein 50%-Wachstum in wissenschaftlichen Gemeinschaften. Rust erhöht die Sicherheit und Leistung in der Systemtechnik und zieht Unternehmen wie Boeing und Ford an, um Laufzeitfehler zu reduzieren. Swift, insbesondere Swift for TensorFlow, bietet eine effiziente Datenmanipulation für maschinelles Lernen und reduziert Berichten zufolge die Trainingszeit um bis zu 30% im Vergleich zu traditionellen Python-Bibliotheken.