数値解析ソフトウェアの一覧
（数値解析ソフトウェアから転送）
数値解析ソフトウェアは、数値解析を行うために開発・利用されるコンピュータソフトウェア・ライブラリの総称。
主な線形計算ライブラリ
[編集]- BLAS (API 定義)
- Intel Math Kernel Library (商用製品)
- LAPACK (フリーソフトウェア)[1][2]
- OpenBLAS (フリーソフトウェア)
- Lis (フリーソフトウェア)
主な汎用数値解析ライブラリ
[編集]- Apache Commons Math (フリーソフトウェア)
- GNU Scientific Library (GSL, フリーソフトウェア)
- GNU Multi-Precision Library (GMP, フリーソフトウェア)
- IMSL (商用製品)
- NAG (商用製品)
- NumPy, SciPy (フリーソフトウェア)[10]
- SLATEC (フリーソフトウェア)[11]
主な汎用数値解析アプリケーション
[編集]- MATLAB：行列処理を基本に置く、数値解析の定番的プロプライエタリソフトウェア[12][13][14]。
- INTLAB: MATLABを使って開発された区間演算ライブラリ[15][16][17]。
- S-PLUS：統計解析など行列処理を得意とするS言語の仕様に加えGUIを備えたプロプライエタリソフトウェア。
- Octave：MATLAB互換を指向して開発されたフリーソフトウェア[18]。
- Scilab：コマンドはMATLAB類似だが、互換とはいえない。Scicosと呼ばれるダイアグラムでモデルを記述する機能を標準で持っている。フリーソフトウェア[19][20]。
- R言語：行列や時系列処理を基本とする統計解析・視覚化言語。世界規模のCRANによって膨大なソフト資産を利用できる。FDA公認。日本語対応。GNU GPL・フリーソフトウェア。S言語準拠。
- UBASIC：2700桁までの大きな整数の計算に適したBASIC風文法の言語。フリーソフト。
- ViSta：LISP-STATにダイアグラム記述機能を付加したもの。フリーソフト。
- FreeMat : MATLAB互換を指向して開発されたフリーソフトウェア (FreeMat ホームページ)[21]。
- 行列言語 Ox
- FreeFem++[22]
- PrimMath：数値解析とグラフ作成、表計算を統合したフリーソフト (PrimMathの公式サイト)。
- Altair Compose : MATLAB互換を指向され、CAE ポスト処理に強みを持つ。
- Gretl：経済分析の為に使われるフリーソフト。
- Mathematica：数式の計算処理に幅広く使われる有料ソフト。
- Maple：数式の計算、グラフ作成などに幅広く使われる有料ソフト。
- Maxima：数式の計算処理に幅広く使われるフリーソフト。
- IGOR Pro : 高度なグラフ処理に加えて数値計算、解析、プログラミングが可能な有料ソフト。
主な応用数値解析ソフトウェア
[編集]- 衝撃解析（Pam-Crash、LS-DYNA、RADIOSS）
- 振動解析（MSC.Nastran、ANSYS、OptiStruct）
- 流体解析（FLUENT、STAR-CD、FLOW-3D、Particleworks、FloWizard、KeyFlow、STREAM、PHOENICS、Pam-Flow、DYNAFLOW、ANSYS CFX、NX、PowerFlow、FrontFlow/Blue、FrontFlow/red、e-flow、MPS-RYUJIN、en:FINE/Turbo、en:FINE/Open with OpenLabs、AcuSolve、nanoFluidX）
- 粉体解析（Granuleworks、EDEM、Rocky DEM）
- 電磁場解析（PHOTO-Series、Maxwell、MagNet6、JMAG, Pam-Cem、ANSYS、Femtet、EMSolution、KeyFDTD、Poynting、MAGNA/TDM、FEKO、Flux、WinProp）
- 超音波解析(ComWAVE)
- 音響解析（Auto-SEA、ANSYS、Femtet、FrontFlow/Noise、OptiStruct、Actran）
- 構造解析（MSC.Nastran、ANSYS、SIMULIA(Abaqus)、Amps、Mpact、Femtet、FrontFlow/STR、OptiStruct、Inspire、SimSolid、MSC.Marc）
- 応力解析（MSC.Fatigue、ANSYS、Femtet、OptiStruct、DesignLife、FEMFAT）
- 機構解析（MSC.ADAMS、LMS Virtual.Lab Motion、LMS DADS、FunctionBay RecurDyn、SIMPACK、MotionSolve、Inspire Motion）
- 圧電解析（ANSYS、Intellisuite、Femtet)
- 3次元汎用可視化（IRIS Explorer、AVS、FEMAP、HyperWorks、KeyPlot、HyperView、HyperView Player、MotionView、SimLab）
- 統計解析（MINITAB、SPSS/PSPP[23][24][25][26][27]、Prism、SAS、S言語、R言語、Stata/gretl、EView、SAMMIF）
- 統合CAE（ANSYS、HyperWorks、COMSOL）
- 1D解析（Altair Activate、Amesim、Dymola、MapleSim、Simplorer、SimulationX、Simulink）
- 製造解析（Inspire Cast、Inspire Form、Inspire Extrude）
脚注
[編集]- ^ Anderson, E., Bai, Z., Bischof, C., Blackford, S., Dongarra, J., Du Croz, J., ... & Sorensen, D. (1999). LAPACK Users' guide. SIAM.
- ^ Anderson, E., Bai, Z., Dongarra, J., Greenbaum, A., McKenney, A., Du Croz, J., ... & Sorensen, D. (1990, November). LAPACK: A portable linear algebra library for high-performance computers. In Proceedings of the 1990 ACM/IEEE conference on Supercomputing (pp. 2-11). IEEE Computer Society Press.
- ^ Van de Geijn, R. A., & Alpatov, P. (1997). Using PLAPACK--parallel linear algebra package. MIT press.
- ^ Blackford, L. S., Choi, J., Cleary, A., D'Azevedo, E., Demmel, J., Dhillon, I., ... & Stanley, K. (1997). ScaLAPACK users' guide. SIAM.
- ^ Dongarra, J. J., Moler, C. B., Bunch, J. R., & Stewart, G. W. (1979). LINPACK users' guide. Society for Industrial and Applied Mathematics.
- ^ Dongarra, J. J., Luszczek, P., & Petitet, A. (2003). The LINPACK benchmark: past, present and future. Concurrency and Computation: practice and experience, 15(9), 803-820.
- ^ Dongarra, J. J. (1987, June). The LINPACK benchmark: An explanation. In International Conference on Supercomputing (pp. 456-474). Springer, Berlin, Heidelberg.
- ^ Dongarra, J., & Luszczek, P. (2011). Linpack benchmark. Encyclopedia of Parallel Computing, 1033-1036.
- ^ Smith, B. T., Boyle, J. M., Garbow, B. S., Ikebe, Y., Klema, V. C., & Moler, C. B., Matrix eigensystem routines-EISPACK guide. Springer.
- ^ Bressert, E. (2012). SciPy and NumPy: an overview for developers. " O'Reilly Media, Inc.".
- ^ Vandevender, W. H., & Haskell, K. H. (1982). The SLATEC mathematical subroutine library. ACM SIGNUM Newsletter, 17(3), 16-21.
- ^ 大石進一. (2001). MATLAB による数値計算. 培風館.
- ^ 三田宇洋. (2013). MATLAB-Simulink によるモデルベースデザイン入門. オーム社.
- ^ 川田昌克. (2011). MATLAB/Simulink による現代制御入門. 森北出版.
- ^ S.M. Rump: INTLAB - INTerval LABoratory. In Tibor Csendes, editor, Developments in Reliable Computing, pages 77-104. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1999.
- ^ 『精度保証付き数値計算の基礎』大石進一 編著、コロナ社、2018年。
- ^ Rump, S. M. (2010). Verification methods: Rigorous results using floating-point arithmetic. en:Acta Numerica, 19, 287-449.
- ^ Octaveの精義 - フリーの高機能数値計算ツールを使いこなす, 松田七美男 (2011)
- ^ Bunks, C., Chancelier, J. P., Delebecque, F., Goursat, M., Nikoukhah, R., & Steer, S. (2012). Engineering and scientific computing with Scilab. en:Springer Science & Business Media.
- ^ 大野修一. (2009). Scilab 入門: フリーソフトで始める数値シミュレーション. CQ出版.
- ^ Sharma, N., & Gobbert, M. K. (2010). A comparative evaluation of Matlab, Octave, FreeMat, and Scilab for research and teaching. UMBC Faculty Collection.
- ^ 大塚厚二、高石武史『有限要素法で学ぶ現象と数理―FreeFem++数理思考プログラミング』日本応用数理学会・監、共立出版〈シリーズ応用数理(4巻)〉、2014年2月9日。ISBN 978-4-320-01953-9。
- ^ Wagner III, W. E. (2019). Using IBM® SPSS® statistics for research methods and social science statistics. Sage Publications.
- ^ Pollock III, P. H., & Edwards, B. C. (2019). An IBM® SPSS® Companion to Political Analysis. Cq Press.
- ^ Babbie, E., Wagner III, W. E., & Zaino, J. (2018). Adventures in social research: Data analysis using IBM SPSS statistics. Sage Publications.
- ^ Aldrich, J. O. (2018). Using IBM® SPSS® Statistics: An interactive hands-on approach. Sage Publications.
- ^ Stehlik-Barry, K., & Babinec, A. J. (2017). Data Analysis with IBM SPSS Statistics. Packt Publishing Ltd.
