Análisis comparativo de entornos numéricos gratuitos para simulación

Autores
Franco Domínguez, Samuel; Nuñez, Alvaro Fabian; Martínez, Sergio Luis; Tarifa, Enrique Eduardo
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En ingeniería son ampliamente utilizados entornos numéricos para realizar diversos cálculos. MATLAB es el entorno más difundido, pero no todos pueden adquirir una licencia para su empleo. En este contexto, el objetivo del presente trabajo es analizar comparativamente algunas de las alternativas gratuitas que están disponibles en la actualidad: GNU Octave, Scilab, Spyder y Juno. Las dimensiones consideradas en el análisis son las siguientes: tamaño de instalador, facilidad de instalación, compatibilidad con MATLAB, interfaz de usuario, lenguaje de programación, herramientas de depuración y velocidad de cálculo. Además, se estudian dimensiones adicionales orientadas a la simulación de procesos químicos y de sistemas de control inteligentes: capacidad para resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden, capacidad para resolución de sistemas de ecuaciones algebraicas no lineales, herramientas para redes neuronales, herramientas para lógica difusa y herramientas para diagramas de bloques. El análisis se realiza, mediante simulación de casos de estudio, en los sistemas operativos Windows, Mac OS y GNU/Linux. Los resultados obtenidos permiten determinar que los entornos evaluados tienen fortalezas y debilidades diferentes, lo que hace que cada uno de ellos sea adecuado para determinados casos.
In engineering, numerical environments are widely used to perform diverse calculations. MATLAB is the most widespread environment, but not everyone can acquire a license to use it. In this context, the aim of this paper is to analyze comparatively some of the free alternatives that are currently available: GNU Octave, Scilab, Spyder and Juno. The dimensions considered in the analysis are the following: installer size, ease of installation, compatibility with MATLAB, user interface, programming language, debugging tools and calculation speed. In addition, further dimensions oriented to the simulation of chemical processes and intelligent control systems are also studied: ability to solve first order ordinary differential equations, ability to solve systems of nonlinear algebraic equations, tools for neural networks, tools for logic fuzzy and tools for block diagrams. The analysis is carried out, by simulation of case studies, in the Windows, Mac OS and GNU/Linux operating systems. The obtained results allow to determine that the evaluated environments have different strengths and weaknesses, which makes each of them suitable for certain cases.
Fil: Franco Domínguez, Samuel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Nuñez, Alvaro Fabian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Fil: Martínez, Sergio Luis. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
Fil: Tarifa, Enrique Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; Argentina. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ingeniería; Argentina
XIV Jornadas de Ciencia y Tecnología de Facultades de Ingeniería del NOA
San Miguel de Tucumán
Argentina
Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología
Consejo de Decanos de Ingeniería del NOA
Materia
SIMULACIÓN
ENTORNO NUMÉRICO
REDES NEURONALES
LÓGICA FUZZY
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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In engineering, numerical environments are widely used to perform diverse calculations. MATLAB is the most widespread environment, but not everyone can acquire a license to use it. In this context, the aim of this paper is to analyze comparatively some of the free alternatives that are currently available: GNU Octave, Scilab, Spyder and Juno. The dimensions considered in the analysis are the following: installer size, ease of installation, compatibility with MATLAB, user interface, programming language, debugging tools and calculation speed. In addition, further dimensions oriented to the simulation of chemical processes and intelligent control systems are also studied: ability to solve first order ordinary differential equations, ability to solve systems of nonlinear algebraic equations, tools for neural networks, tools for logic fuzzy and tools for block diagrams. The analysis is carried out, by simulation of case studies, in the Windows, Mac OS and GNU/Linux operating systems. The obtained results allow to determine that the evaluated environments have different strengths and weaknesses, which makes each of them suitable for certain cases.
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