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Bonjour,
Je souhaite utiliser un langage de programmation orienté objet, compilé et disposant d'outils statistiques et probabilistes (soit dans le langage lui même, soit d'autres ressources faciles à trouver). Pour le moment j'utilise Lazarus mais je n'ai pas trouvé beaucoup de ressources mathématiques. J'envisage de passer à C++.
Que me conseilleriez-vous ?
Merci d'avance pour vos réponses
Salut,
Tu souhaites absolument un langage compilé ?
Parce que sinon Python me semblait l'idéal puisqu'il est utilisé par énormément de scientifique.
- Mathplot https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html (exemple de graphique possible https://matplotlib.org/gallery/index.html)
- NumPy et SciPy https://docs.scipy.org/doc/numpy/ref.../routines.html
En gros tu peux remplacer SciLab
A priori oui. L'objectif est de faire de la simulation et les calculs peuvent être très longs. Dans mes souvenirs, il me semble que les langages compilés vont environ 10 fois plus vite que les langages interprétés mais ça a peut être changé ?
:salut:
R, pas vraiment pour des maths : le langage est vraiment orienté statistiques et pas grand-chose d'autre… Sinon, C++ n'est pas un mauvais choix ! Enfin, ça dépend de ce que tu comptes faire exactement et de tes affinités.
f-leb +1 pour Julia
Julia est définitivement à considérer : la simplicité de matlab pour les maths avec quasiment la rapidité de C++, nombreux packages, très bonnes doc et communauté, intégration de/vers C, compilation JIT...
Le C++ c'est bien (surtout avec les dernières normes) mais ça demande quand même une vraie expertise pour s'en servir correctement.
Edit : pour la compilation, oui ça a changé : les compilateurs JIT sont vraiment performants. Dans la communauté Julia, on rapporte souvent qu'un code Julia est 30% plus lent que le C++.
Merci, je vais donc regarder du côté de Julia et de C++
Le langage de programmation a peu d'effet direct sur la vitesse. La vitesse dépend beaucoup plus du backend du compilateur et de la qualité du code qu'il génère. Mon processeur AMD possède 8 cœurs et des Advanced Vector Extensions que plusieurs compilateurs ignorent complètement. Mon maximum est de 66 GFlops en multiplication matricielle sous Linux avec GNU Octave. Sous Windows, cette vitesse est inatteignable. Quelque soit le langage utilisé, le code généré doit prendre avantage du matériel disponible, si le générateur de code se contente d'utiliser les vieux registres de 16 bits AX, BX, CX et DX, cela n'ira pas très vite.
Le langage a un impact, mais il est minime comparé au défaut d'utilisation des extensions vectorielles et des autre améliorations modernes.