Wissenschaftliche Programmierung Python Ist eine freie Skript-Programmiersprache, die man mit verschiedenen Paketen ausrüsten kann. Für wissenschaftliche Arbeiten braucht man folgende Pakete: NumPy, Matplotlib, SciPy und als Entwicklungsumgebung Spyder oder einen einfachen Editor wie Editra. http://www.numpy.org/ http://matplotlib.org/ http://ipython.org/ http://bpython-interpreter.org/ http://code.google.com/p/spyderlib/ http://editra.org/ Alle diese Pakete sind in dem Paket Canopy enthalten: https://www.enthought.com/downloads/ Es ist verfügbar für Windows, Mac und Linux. Für Windows gibt es zusätzlich die sehr attraktive Alternative Pythonxy: http://code.google.com/p/pythonxy/ direkt installieren. Für Linux steht dies alles auch in Repositorien zur Verfügung (http://software.opensuse.org/123/de) Die Dokumentation im Internet ist sehr gut und es stehen viele Bücher bzw. ebooks in der Universitätsbibliothek frei zugänglich: 1. A Primer on Scientific Programming with Python, Hans Petter Langtangen 2. Numerical Methods in Engineering with Python, Jann Kiusalaas 3. Matplotlib for Python Developers, Sandro Tosi 4. Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language, Magnus Lie Hetland 5. Rapid GUI Programming with Python and Qt , Mark Summerfield (grafischer Benutzeroberflächen) 6. wxPython 2.8 Application Development Cookbook , Cody Precord (grafischer Benutzeroberflächen) Matlab Ist eine sehr verbreitete kommerzielle Software, die häufig in der Industrie eingesetzt wird. Es gibt allerdings viele ähnliche kostenlose Software wie Gnu Octave, Scilab, oder Freemat. http://www.gnu.org/software/octave/ http://www.scilab.org/ http://freemat.sourceforge.net/ Man kann die qtoctave-Entwicklungsumgebung für octave benutzen. Man findet viele Beispiele und Dokumentation im Internet. Die Universitätsbibliothek hat auch einige Bücher über Matlab: 1. Numerical Methods in Engineering with Matlab Jann Kiusalaas 2. Ingenieurmathematik kompakt ? Problemlösungen mit MATLAB - Einstieg und Nachschlagewerk für Ingenieure und Naturwissenschaftler, Hans Benker 3. Einstieg in das Programmieren mit MATLAB, Ulrich Stein 4. Matlab und Simulink in der Ingenieurpraxis, Wolf D. Pietruszka Origin ist eine kommerzielle Software für Windows, die von dem Fachbereich Physik für die PhysikStudentinnen und Studenten zur Verfügung gestellt wird. Sie ist sehr einfach zu bedienen und wird für das Anfänger und das Fortgeschrittenen Praktikum empfohlen. http://www.rz.uni-frankfurt.de/services/soft/origin/studierende/index.html Alternativen sind Qtiplot (kostenlos für Linux), SciDavis (Windows, Mac, Linux), Labplot (Linux). Mathematica Ist ein sehr verbreitetes kommerzielles Computeralgebrasystem, das an Universitäten und Forschungsinstituten insbesondere in der theoretischen Physik verwendet wird. Wie die kommerzielle Software Maple ist die Stärke von solcher Software die symbolische Rechnung. Verfügbare Alternativen sind Maxima (wxMaxima) oder das Paket SymPy für Python, die beiden sind für Windows, Mac und Linux verfügbar. Universitätsbibliothek: Mathematica kompakt, Christian H. Weiß Plot Programme Veusz: http://home.gna.org/veusz/ xmgrace: http://plasma-gate.weizmann.ac.il/Grace/ gnuplot: http://www.gnuplot.info/ PlPlot: http://plplot.sourceforge.net/ Andere Euler: http://euler.rene-grothmann.de/ Genius: http://www.jirka.org/genius.html Kalgebra: http://userbase.kde.org/KAlgebra KmPlot: http://userbase.kde.org/KmPlot/de Universitätsbibliothek: Excel Data Analysis - Modeling and Simulation, Hector Guerrero Scientific Data Analysis using Jython Scripting and Java Sergi V. Chekanov Data Analysis with Open Source Tools, Philipp K. Janert Chaco (2D-Plot für Python): http://code.enthought.com/chaco/ Mayavi2 (3D-Plot für Python): http://code.enthought.com/projects/mayavi/ mpmath: http://code.google.com/p/mpmath/ Pyx: http://pyx.sourceforge.net/ Linux/Unix Betriebsysteme http://software.opensuse.org/123/de Universitätsbibliothek: Linux, Michael Kofler Linux - Das umfassende Handbuch, Johannes Plötber / Steffen Wendzel Linux Bible, Christopher Negus Automating Unix and Linux Administration, Kirk Bauer Solaris 9 Administration: A Beginner's Guide, Paul Watters Python for Unix and Linux System Administration, Noah Gift / Jeremy Darwin