Wolfram(Mathematica) vs Python для инженеров

[Munin]

_hum_ в сообщении #1415013 писал(а):

В этом плане Mathematica как нельзя лучше для этого подходит.

Тогда, как я понимаю, вы уже сформировали ответ на свой вопрос, и завели тему на форуме только для того, чтобы услышать поддакивание этому вашему ответу.

[_hum_]

vend в сообщении #1415016 писал(а):

Слушайте, вы совершенно неправильно поставили вопрос. А разве Python покрывает хоть что-то из того что вы описали? НЕТ! Ни один язык программирования не покрывает.

Имелся в виду не сам язык Python, а вся экосистема на его основе (включающая огромную коллекциею библиотек "на все случаи жизни").

vend в сообщении #1415016 писал(а):

Что вам нужно - язык программирования или математический пакет?

Мне нужны эффективные средства решения научно-прикладных задач. И выбор стоит между средствами на основе языка Python (за счет использования коллекции библиотек) и таковыми на основе языка Wolfram (за счет использования системы Mathematica).

Pphantom в сообщении #1415046 писал(а):

Т.е. не можете? Людей, нацеленных на что-то с помощью модных в этом сезоне слов, многие готовят (и с неизменно одинаковым успехом). В данном случае требуется описание, какие конкретные задачи эти люди должны уметь решать.

Ну вы меня прям заставили искать образовательный стандарт:

(Задачи профессиональной деятельности специалиста)

Специалист должен быть подготовлен к решению следующих профессиональных задач:
- обеспечение эффективного осуществления транспортной деятельности и управления дорожным
движением на основе применения интеллектуальных транспортных систем;
- развитие интеллектуальных транспортных систем на объектах транспорта;
- технологическое проектирование отдельных элементов интеллектуальных транспортных систем в
области дорожного движения и перевозок грузов и пассажиров автомобильным и городским транспортом;
- организация работ по созданию и эксплуатации технических (аппаратных) и программных средств
интеллектуальных транспортных систем по организации дорожного движения и управления перевозками;
- инженерно-экономическое обеспечение транспортной деятельности, бизнес-планирование и оценка
результатов эффективности инноваций на основе применения интеллектуальных транспортных систем;
изучение рынка транспортных услуг;
- выполнение научных, экспертных и проектных работ по совершенствованию организации дорожного
движения и перевозок автомобильным и городским транспортом на основе применения интеллектуальных
транспортных систем;
- подготовка (переподготовка) и повышение квалификации персонала в области интеллектуальных
транспортных систем на автомобильном и городском транспорте;
- контроль выполнения технологий, регламентов, положений, инструкций, норм и правил при
транспортной деятельности на основе применения интеллектуальных транспортных систем;
- лицензирование и сертификация, экспертиза нормативов, проектных и иных решений,
нормотворческая деятельность в области интеллектуальных транспортных систем;
- математическое моделирование транспортных потоков и систем организации дорожного движения,
прогнозирование развития и оптимизация параметров транспортных процессов и систем;
- оценка экологической, экономической и аварийной безопасности функционирования транспортных
объектов и разработка мер по ее повышению на основе применения интеллектуальных транспортных
систем;
- предупреждение и экспертиза транспортных происшествий, инцидентов и аварий на основе
применения интеллектуальных транспортных систем;
- урегулирование претензий при транспортных происшествиях и авариях, в том числе убытков при
страховых случаях в рамках обязательного и добровольного страхования транспортных средств,
транспортного оборудования, грузов, других объектов и процессов;
- разработка мероприятий по проектированию и совершенствованию интеллектуальных транспортных
систем управления дорожным движением и перевозками автомобильным и городским транспортом.

Математики у них 4 семестра. В общем 600 часов, из них 136 лекций (общеуниверситеские темы - элементы матана, линанала и анал. геометрии, ОДУ, тер.вер и мат. стат). Более подробной расчасовки у меня нет.

Pphantom в сообщении #1415046 писал(а):

Если выражаться проще, вы нашли, что математический пакет умеет делать что-то математическое. Это, конечно, хорошо, но это совсем не то же самое, что "все известные научные знания", особенно если речь идет о других областях, не о математике.

Кхм.. То есть, вы полагаете само собой разумеющимся, что программа способна хранить у себя такие высокотеортические навыки, как аналитический расчет вероятностей произвольных событий произвольных случайных величин? Может, я отстал от жизни, и уже такая возможность есть в любом мало-мальском мат. пакете, но для меня это пока открытие.
[И этот пример был для того, чтобы показать, что система способна вмещать в себя нетривиальные научные знания и навыки, а значит, не так уж глупо выглядит заявление Вольфрама о его детище как о потенциальном "хранилище всех научных знаний". ] Или вы смеетесь, что я привел знания только из математики? Так, есть и другие области (достаточно перейти по ссылке и посмотреть, что имеется на данный момент по той же медицине, социологии и т.п.).

Munin в сообщении #1415093 писал(а):

Тогда, как я понимаю, вы уже сформировали ответ на свой вопрос, и завели тему на форуме только для того, чтобы услышать поддакивание этому вашему ответу.

Я с самого начала сказал, что в данный момент делаю выбор в пользу Mathematica, а здесь только потому, что возникли сомнения в перспективности и целесообразности ее дальнейшего использования.

[vend]

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Имелся в виду не сам язык Python, а вся экосистема на его основе (включающая огромную коллекциею библиотек "на все случаи жизни").

А вы видели количество пакетов в R? Их там многие тысячи, он не зря считается самым пакетированным языком мира потому что там есть пакеты буквально на все случаи жизни - вычислительной математики/статистики, графики, моделирования, клиент/сервер, веб, базы данных, документации.

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Мне нужны эффективные средства решения научно-прикладных задач. И выбор стоит между средствами на основе языка Python (за счет использования коллекции библиотек) и таковыми на основе языка Wolfram (за счет использования системы Mathematica).

По моему у вас нет выбора, вы уже всё решили для себя. Для сторонних наблюдателей это вопрос из разряда - а что мне лучше преподавать - Бэйсик или Ассемблер? - Бэйсик или Схемотехнику? Вопрос непонятный, потому что вариантов ответа кроме вашего нет.

[Pphantom]

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Ну вы меня прям заставили искать образовательный стандарт:

Это не самая разумная идея. В таких документах пишется почти исключительно речекряк, особенно в последние годы, и, как видите, в этой простыне никакой новой информации не содержится.

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Математики у них 4 семестра. В общем 600 часов, из них 136 лекций (общеуниверситеские темы - элементы матана, линанала и анал. геометрии, ОДУ, тер.вер и мат. стат). Более подробной расчасовки у меня нет.

А вот это уже информация. С учетом более-менее традиционного выделения половины нагрузки на самостоятельную работу и соотношения лекции:практики 1:1 это означает, что аудиторных часов у них примерно 300. В общем, одна пара лекций и одна пара практик в неделю в среднем в течение двух лет, обычный курс высшей математики технического ВУЗа. И вот отсюда сразу же следует вывод - CAS вообще и Mathematica в частности им нужны как рыбке зонтик. С тем же успехом на курсах по подготовке водителей категории B можно учить вождению болида Formula-1 - на том основании, что это тоже автомобиль.

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

То есть, вы полагаете само собой разумеющимся, что программа способна хранить у себя такие высокотеортические навыки, как аналитический расчет вероятностей произвольных событий произвольных случайных величин?

Ну, не совсем произвольных, судя по тому, что вы писали раньше... но для системы компьютерной алгебры - да. А что в этом такого?

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Так, есть и другие области (достаточно перейти по ссылке и посмотреть, что имеется на данный момент по той же медицине, социологии и т.п.).

Вот именно об этом я уже и писал. Это игрушки. Не знаю, возможно, именно в медицине там есть что-то этакое (оценить не берусь, ибо не специалист), но в тех областях, в которых я разбираюсь, там просто тупо прицеплен поиск по нескольким простым общедоступным базам данных.

В общем, возвращаясь к исходному вопросу - только Python. И то в основном просто как база для обучения основам программирования, на большее возможностей не хватит.

[_hum_]

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

Это не самая разумная идея. В таких документах пишется почти исключительно речекряк, особенно в последние годы, и, как видите, в этой простыне никакой новой информации не содержится.

я уж тогда не знаю, что вы хотите услышать - официальные задачи предоставил, неофициальные, но реальные, которые приходится решать - тоже. Но вас это все равно не устраивает.

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

И вот отсюда сразу же следует вывод - CAS вообще и Mathematica в частности им нужны как рыбке зонтик.

Может, мы что-то разное понимаем под символьными вычислениями? Я понимаю задачи, наподобие "упростить выражение", "аналитически решить уравнение/неравенство/систему", "аналитически найти производную/первообразную/интеграл", "аналитически найти минимум заданной аналитически функции", "проверить критерий согласия для аналитически заданного семейства распределений " и т.п. Это то, что встречается сплошь и рядом.

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

Ну, не совсем произвольных, судя по тому, что вы писали раньше... но для системы компьютерной алгебры - да. А что в этом такого?

Вы уверены или просто делаете предположения? Просто это очень высокий уровень абстракции. Я даже не ожидал, что такое вообще возможно внести в систему компьютерной математики.

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

Вот именно об этом я уже и писал. Это игрушки. Не знаю, возможно, именно в медицине там есть что-то этакое (оценить не берусь, ибо не специалист), но в тех областях, в которых я разбираюсь, там просто тупо прицеплен поиск по нескольким простым общедоступным базам данных.

я тоже не очень в курсе, что делается в тех разделах. Я в первую очередь имел в виду "настоящие научные знания", то есть, те, которые формулируются на языке математики.

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

В общем, возвращаясь к исходному вопросу - только Python.

Ок. Ваше мнение услышал, спасибо.

[Munin]

vend в сообщении #1415066 писал(а):

В том, то программы на языках программирования создаются с любой целью - разработки пакетов, воркфрэймов, конечных программ, коллективами программистов и индивидуально, причем могут исполняться в любом окружении, в том числе на стороне клиента, а не только в среде пакета.

Это слишком узкое понимание слова "программа". Вы сейчас просто мешаете разговору (в том смысле, в котором он был задуман ТС).

[_hum_]

vend в сообщении #1415109 писал(а):

А вы видели количество пакетов в R?

тут не столько важно количество пакетов, сколько то, какие области они покрывают. Вот иду я в Вики и читаю:

Цитата:

R is a programming language and free software environment for statistical computing and graphics supported by the R Foundation for Statistical Computing.

Ну и?

И раз вы ратуете за R, можете как-то обосновать, почему он, на ваш взгляд, лучше Python и Wolfram (в контексте топика)?

[Munin]

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Математики у них 4 семестра. В общем 600 часов, из них 136 лекций (общеуниверситеские темы - элементы матана, линанала и анал. геометрии, ОДУ, тер.вер и мат. стат).

В такой ситуации, никакая Mathematica им не нужна, и Python не нужен. Им нужна азбука и калькулятор.

_hum_ в сообщении #1415102 писал(а):

Я с самого начала сказал, что в данный момент делаю выбор в пользу Mathematica, а здесь только потому, что возникли сомнения в перспективности и целесообразности ее дальнейшего использования.

Не беспокойтесь.

1. Mathematica - самая успешная CAS, бурно развивается, и в ближайшее время сдавать позиций не собирается. А если за 20 лет и перестанет быть лидером, то за это время будущие инженеры вполне успеют переучиться.

2. Пиратские версии Mathematica точно так же не собираются терять популярности в ближайшие годы.

Сомневаться вам стоит только в том случае, если вы вдруг в библиотеках Python или R (или Matlab) внезапно обнаружите что-то такое, без чего ваши студенты жить не могут, а в Mathematica этого нет. Но судя по вашему описанию ситуации, этого не случится никогда.

(Оффтоп)

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

В общем, одна пара лекций и одна пара практик в неделю в среднем в течение двух лет, обычный курс высшей математики технического ВУЗа.

Я бы сказал, очень скудный, практически минимально возможный курс высшей математики технического вуза. Я как-то привык, что в хорошем техническом вузе математики в 2-3 раза больше. Хотя я уже не удивляюсь, что такое бывает, и всё ещё называется техническим вузом (а не колледжем дворников).

Pphantom в сообщении #1415113 писал(а):

В общем, возвращаясь к исходному вопросу - только Python.

В общем, он им тоже как рыбке зонтик.

[Pphantom]

_hum_ в сообщении #1415120 писал(а):

я уж тогда не знаю, что вы хотите услышать - официальные задачи предоставил, неофициальные, но реальные, которые приходится решать - тоже. Но вас это все равно не устраивает.

Это не те задачи. Понимаете, организация дорожного движения с чем-то там - это общие слова, а тут нужна конкретика. Вот если бы вы, например, написали, что таким специалистам достаточно часто требуется находить аналитические решения нелинейных обыкновенных дифференциальных уравнений - это была бы содержательная информация, на основе которой можно было бы обсуждать то, чему таких будущих специалистов можно и нужно учить.

_hum_ в сообщении #1415120 писал(а):

Может, мы что-то разное понимаем под символьными вычислениями? Я понимаю задачи, наподобие "упростить выражение", "аналитически решить уравнение/неравенство/систему", "аналитически найти производную/первообразную/интеграл", "аналитически найти минимум заданной аналитически функции", "проверить критерий согласия для аналитически заданного семейства распределений " и т.п. Это то, что встречается сплошь и рядом.

Ну вот у меня, допустим, вызывает сильнейшие сомнения то, что вашим подопечным придется получать формульные выражения для производных каких-нибудь функций более 1-2 раз в жизни (не с учебными целями, а в реальной работе).

Но и в этом случае Mathematica - попросту очень дорогой инструмент, который для таких целей использовать необязательно.

_hum_ в сообщении #1415120 писал(а):

Вы уверены или просто делаете предположения?

Уверен. И искренне не понимаю, что именно вас в этом удивляет.

[Munin]

_hum_ в сообщении #1415120 писал(а):

Может, мы что-то разное понимаем под символьными вычислениями? Я понимаю задачи, наподобие "упростить выражение", "аналитически решить уравнение/неравенство/систему", "аналитически найти производную/первообразную/интеграл", "аналитически найти минимум заданной аналитически функции", "проверить критерий согласия для аналитически заданного семейства распределений " и т.п. Это то, что встречается сплошь и рядом.

Видите ли, разница в трудности "найти производную" и "найти интеграл" может достигать нескольких порядков.
Вот "найти интеграл" и "решить ОДУ" могут быть сравнимыми по сложности задачами. Но могут быть и сложные ОДУ (системы ОДУ).
Дальше есть ещё ДУЧП.
Всё это может быть в виде систем ДУ, интегральных уравнений, или даже простых линейных уравнений - но размерность самой системы может быть как 2-10, так и 1000-10 000, а то и больше.
Задача поиска минимума (оптимизации) бывает в таком количестве обличий, что сложно их как-то свести воедино и классифицировать.

[Pphantom]

Munin в сообщении #1415124 писал(а):

Я бы сказал, очень скудный, практически минимально возможный курс высшей математики технического вуза. Я как-то привык, что в хорошем техническом вузе

Да нет, именно обычный. Просто обычный технический ВУЗ - это не условные МИФИ или Бауманка.

Munin в сообщении #1415124 писал(а):

В общем, он им тоже как рыбке зонтик.

Каким-то основам программирования все равно придется учить хоть в каком-то виде (хотя бы из соображений "престижности", чтобы студенты не удивлялись, почему это у них программирования нет), и для этой цели Python - не самый плохой выбор. Но, понятно, ни о каком "средстве быстрого прототипирования", функциональном программировании т.п. речь не пойдет - просто самая общая база на примере достаточно простого языка.

[Munin]

Pphantom в сообщении #1415125 писал(а):

Но и в этом случае Mathematica - попросту очень дорогой инструмент

В пиратских реалиях бесплатный, а Alpha - и официально бесплатная. А с неё, кстати, ссыль на бесплатную online Mathematica (немощную, но в неких пределах рабочую).

[Pphantom]

Munin в сообщении #1415129 писал(а):

В пиратских реалиях бесплатный

Ну, это просто некрасиво, особенно при обучении.

Munin в сообщении #1415129 писал(а):

А с неё, кстати, ссыль на бесплатную online Mathematica (немощную, но в неких пределах рабочую).

Да, конечно. Но пока так и осталось неясным, надо ли оно вообще...

[vend]

_hum_ в сообщении #1415122 писал(а):

vend в сообщении #1415109 писал(а):

А вы видели количество пакетов в R?

тут не столько важно количество пакетов, сколько то, какие области они покрывают. Вот иду я в Вики и читаю:

Цитата:

R is a programming language and free software environment for statistical computing and graphics supported by the R Foundation for Statistical Computing.

Ну и?

И раз вы ратуете за R, можете как-то обосновать, почему он, на ваш взгляд, лучше Python и Wolfram (в контексте топика)?

Все области он покрывает. А какие вам нужны? Вы понимаете, в вики написана цель создания языка, а не те пакеты которые в нем есть. Установите себе R и ройтесь в его пакетах из главного репозитария, а если чего там вдруг нет (это уже что-то экзотическое), то наверняка можно найти реализацию этого кем-то.
Чем он лучше я уже писал, перечитайте. Вы поймите, Питон это просто язык программирования для написания программ никак не заточенный под какую-либо математику, для инженеров он бессмыслен если они не хотят заниматься программированием, Вольфрам вообще не предназначен для написания программ, а чисто для вывода формул. Поймите, у них цели абсолютно противоположные.

-- 14.09.2019, 21:47 --

_hum_ в сообщении #1415122 писал(а):

И раз вы ратуете за R, можете как-то обосновать, почему он, на ваш взгляд, лучше Python и Wolfram (в контексте топика)?

Заценить как работает R можно установив RStudio - он написан на самом R, причем может работать offline, а может работать online (удаленно через вэб). И все это вы получаете сразу их коробки, написать такое же приложение легко. Остальное уже примерами из пакетов, потому что абсолютно все в R строго задокументировано и имеет демки и экзамплы-юзекэйсы. Что и нужно всем, что его и отличает от всех других. Больше в общем-то сказать нечего, книг по нему есть на любой вкус.

[mserg]

Если область деятельности инженеров по специальности "интеллектуальные транспортные системы" есть интеллектуальные транспортные системы, то ситуация, на мой взгляд, здесь следующая. Возьмем конкретный пример, и попробуем разобрать, а что собственно нужно инженерам.

Как-то за обедом к коллегами речь зашла о том, как работает яндекс-пробки. Пришли к мнению, что основная идея проста и эффективна: навигаторы автомобилей отдают свое местоположение в реальном режиме времени сервису. Если местоположение большого количества автомобилей в определенной зоне не меняется на дороге, или меняется медленно, то это пробка. Если местоположение меняется быстро, а автомобилей к тому же еще немного, то дорога свободна.

Так как в навигаторе часто задают пункт назначения, то транспортный сервис может рекомендовать автомобилистам разные маршруты проезда, распределяя таким образом транспортные потоки, чтобы не создавать заторы.

Поскольку транспортная ситуация постоянно меняется, и появляются новые участники движения, то одного знания текущего положения автомобилей в данный момент и их пунктов назначения недостаточно. Положение можно улучшить, если сохранять историю координат автомобилей за длительные периоды. Потом с помощью анализа данных можно выявлять значимые факторы, влияющие на дорожную ситуацию, и строить прогностические модели - это поможет более эффективно распределять транспортные потоки.

Как можно увидеть из этого примера, здесь много чего надо. Очень важна хорошая идея. Должна быть инфраструктура. Нужны карты. Нужны мобильные устройства, и умение предложить пользователям "морковку", чтобы они согласились отдавать свое местоположение сервису. Нужна мощная и надежная инфраструктура. Требуется особые программно-аппаратная архитектура - это хитросделанная распределенная система, элементы которой могут выходить из строя, или могут быть перегружены. Нужны системы накопления и хранения большого объема данных, а также эффективный доступ к ним - это уже Big Data.

Все ключевые компоненты решения - это ни R, ни Python, и не Mathematica. Если я не ошибаюсь, то софт для сервисов - это JAVA или C/C++ с вариациями. Оптимизация, Data Mining и т.д. - это C/C++, Fortran, и стала заметна реализация на Java и т.п. Для работы с Big Data и для использования мат-пакетов, разрабатываются специальные интерфейсы, чтобы их можно было использовать в различных системах. Чем бы я ни пользовался, всегда находил поддержку R и Python. Чтобы не остаться на обочине, как я вижу, Mathematica также делает подобные интерфейсы.

Здесь роль R, или Python, или Mathematica - это эффективный доступ к разнообразным системам и пакетам, некоторая верхнеуровневая логика. Ну, и конечно, средства для исследования (часто - статистика) и визуализации. Программирование на самом R или Python в том виде, как тут некоторые пытаются представить, - не требуется. С учетом вышесказанного R, или Python, Mathematica здесь близки. Mathematica, видимо, удобнее, но если решение требуется развертывать для эксплуатации - то Mathematica в виде сервиса - это мне не очень понятно, в том числе, с точки зрения безопасности и коммерческой точки зрения.

Можно рассмотреть и другие примеры. То же метро. Там, правда есть небольшая проблема - известно куда пассажир зашел, но не известно, откуда вышел. Но т.к. проездные билеты у многих многоразовые, то можно предположить, что в основном человек в следующий раз зайдет в метро туда, откуда вышел. Вот и получаем информацию по транспортному потоку.

Есть еще пример GE - они медитировали на тему оптимизации движения самолетов (можно поискать как-нибудь так: "general electric site:kaggle.com"). Учитывают ветра, скорость самолета, вес самолета и его изменения во время полета, запретные зоны для полетов, потребление горючего в зависимости от положения и погодных условий, проблемы с опозданиями, ситуацию с загруженностью в аэропорту, погодные условия в аэропорту, и т.д. В общем, они сделали симулятор на F#, а найти нужно было такой алгоритм управления самолетом, чтобы минимизировать общие издержки.

В общем, смотреть нужно в будущее.... фантазийные транспортные модели и расчет по ним, наверное, что-то могут дать. Но, видимо, накопленные данные дадут больше.