Octave보다 MATLAB을 선호하는 이유 / 언제?

우리의 슈 스트링 작업에서 우리는 임베디드 하드웨어에서 C 구현을 수행하기 전에 몇 가지 고급 언어로 알고리즘을 프로토 타입해야합니다.

지금까지이를 위해 MATLAB을 사용해 왔지만 라이선스 비용이 줄어들 기 시작했습니다. MATLAB 코드를 Octave로 이식하는 것을 고려 중입니다.

그렇게하지 않는 특별한 이유 가 있습니까? 특히 MATLAB 사용을 고집하는 외부 파트너가있는 경우 호환성이 깨질까요? 예상 할 수있는 성능상의 불이익이 있습니까?

2008 년에도 똑같은 일을 시도했습니다. 나는 다음과 같은 쇼 스토퍼를 빠르게 발견했습니다.

• 도구 상자는 완전하지 않고 잘 테스트되지 않았습니다. 특히 내 작업이 크게 의존했던 이미지 처리 도구 상자 (큰 쇼 스토퍼는 imtransform이 구현되지 않았다는 것입니다).
• Octave 디버거와 프로파일 러는 Matlab에 비해 원시적이었습니다.
• 다른 사람들과 함께 일하면 그들을 변화시키기가 매우 어려울 수 있습니다.
• 타사 도구 상자를 사용하는 경우 해당 도구 상자를 직접 사용하는 것입니다.
• Octave의 플롯은 출판 품질이 아닙니다.

그러나 나는 일반적으로 Octave가 Matlab과 얼마나 호환되는지에 대해 깊은 인상을 받았다고 말해야합니다. Matlab을 기본적으로 사용한다면 운이 좋을 수도 있습니다. 마지막으로 이것은 2008 년이었습니다. 2 년 안에 상황이 많이 바뀔 수 있습니다.

내 머리 꼭대기에서 :

1. 두 학기 전 기계 학습 과정에서 숙제를하려고했을 때 발견했듯이 Octave에는없는 도구 상자가 많이 있습니다.
2. Octave는 훨씬 열등한 디버거를 가지고 있습니다. 함께 일하는 것은 거의 불가능했습니다.
3. Matlab은 다양한 유형의 작업에서 훨씬 빠릅니다.
4. Matlab의 플롯이 훨씬 더 좋습니다.
5. Octave에는 기본 GUI가 없습니다. Octave 용 GUI가 있지만 Matlab의 기본 GUI보다 열등합니다.

옥타브와 R도 테스트했습니다.

옥타브와 관련하여 : 저는 옥타브 구문의 유사성에 깊은 인상을 받았습니다. MATLAB 스크립트를 옥타브로 전송하는 데 많은 시간이 걸리지 않았습니다. Meanwihile 나는 nabble에서 Jarno Rajahalme에 의해 수정되고 xtick 글꼴 크기를 변경하는 errorbar와 함께 마커를 공동으로 인쇄하는 데 특별한 문제가 있습니다. 따라서 약간의 노력으로 극복 할 수있는 버그가 여전히 있습니다. 문제가 발생하면 nabble 메일 링 포럼 (help-octave@octave.org)을 시도해 볼 수 있습니다. 그건 그렇고 우리 팀은 MATLAB에 적응하는 것처럼 (사용자 친화적) 적응할 수 없으므로 여전히 MATLAB을 사용하고 있습니다. MATLAB은 gnuplot에서 빌드되었으므로 버그를 수정하는 또 다른 방법은 생성 된 gnuplot 파일을 편집하는 것입니다. 내가 찾은 최고의 IDE는 QtOctave였으며 "

R 관련 : SciViews의 연구에 따르면 R의 성능은 MATLAB 및 옥타브보다 우수합니다. 저는 R에 대한 경험이 많지 않습니다. 저는 R의 EM 클러스터링에 대한 위키 북 장을 쓰기 위해 mclust 패키지를 연구했습니다. 그런데 그들은 매우 활동적인 커뮤니티를 가지고있는 것 같습니다. 따라서 IMO가 그렇게 표준화되지 않은 제안서에 대한 타사 패키지를 찾을 수 있습니다. 내가 찾은 최고의 IDE는 Eclipse, JGR (Java GUI for R) 및 emacs 용 StatET 플러그인이었습니다. 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 데 시간이 걸리더라도 실험 그래픽과 일부 데이터 마이닝 분석을 만들기 위해 오픈 소스 플랫폼을 선택한다면 R을 시도 할 것입니다.

Octave는 matlab에서 몇 가지 구문 개선을 제공합니다. 예를 들어 endif endfor, endfunction대신 라고 말하면 end디버깅이 훨씬 쉬워집니다.

Octave를 사용하면 동적으로 함수를 생성 할 수 있으며 스크립트 및 함수 파일에 여러 함수를 정의 할 수 있습니다. 그것은 matlab의 단일 파일-함수 접근 방식보다 훨씬 좋습니다.

마지막으로, 옥타브가 parcellfun와 pararrayfun완전히 결여 MATLAB에 매우 강력한 병렬 처리 도구는있다. 거기에있다 parforMATLAB에,하지만 내 생각에 그 일을하는 가장 좋은 방법이 아니다.

옥타브의 단점은 도구 상자에서 약간 뒤쳐져 있지만 비슷한 것을 찾을 수 있다는 것입니다. fsolve그리고 lsode어떤 이유로 옥타브에,하지만 더 강력한, 조금 느린 것 같다. 또한 일부 사람들에게 큰 불만은 심볼릭 링크와 DAQ 툴박스가 없다는 것입니다.

Python / Numpy는 확실히 가치가 있습니다. 더 강력하지만 구문은 더 복잡한 코드 조각을 목표로합니다.

Octave에는이 없기 guide때문에 GUI 구축이 매우 쉽습니다. 동료를 사용하여 비 MATLAB을위한 도구를 만들기 위해 정기적으로 가이드를 사용합니다.

사용 사례의 경우 옥타브가 MATLAB보다 우수 할 수 있습니다.

• C에 약간 더 가까운 코드를 작성할 수있는 구문이 있습니다. 즉 + =,-=, 기본 함수 매개 변수 값, 큰 따옴표로 묶인 문자열 리터럴 등 ...

• 칩이 데스크탑 프로세서보다 느리다고 가정하면 속도는 문제가되지 않을 것입니다.

• matlab보다 훨씬 빠르게 실행되기 때문에 테스트를 위해 쉘 스크립트에 통합하는 것이 더 실용적입니다.

• 프로토 타이핑의 경우 플로팅이 적절합니다. 사람들은 MATLAB의 스타일에 익숙합니다.

• 도구 상자가 상대적으로 부족하다는 것은 대상 플랫폼에서 사용할 수 없기 때문에 큰 문제가 아닙니다.

둘 다 사용하고 전환 할 때마다 다른 기능을 놓칩니다.

수치 분석이 아닌 통계에 대해 오픈 소스 대안이 어떻게 작동하는지 보는 것은 흥미 롭습니다. R (통계의 옥타브)은 요즘 상업용 S-plus (통계의 MATLAB)보다 훨씬 인기가 있습니다. 다른 답변에서 찾은 matlab에서 벗어나지 않는 이유로 언급 된 문제는 R에도 적용 가능했습니다. 그러나 여전히 모두가 기여하기 시작했으며 이제 R은 더 나은 그래픽, 더 나은 패키지 및 더 이상 공급 업체 종속이없는 표준입니다.

따라서 죄수의 딜레마를 극복 할 수 있다면 MATLAB보다 옥타브를 선호 할 수도 있습니다.

MATLAB에는 MATLAB과 Octave의 차이점 목록이 있는 훌륭한 WikiBook이 있습니다 .

제 경험상 핵심 MATLAB은 Octave로 잘 이식되었지만 도구 상자에는 다양한 수준의 호환성이 있으므로 정확히 무엇을 코딩하려고하는지에 따라 결정이 달라집니다.

Octave에 부족한 것, AFAIK는 .NET 코드 및 gui 빌더와의 긴밀한 통합입니다 guide(옥타브에서 사용할 수있는 다른 많은 GUI 구축 도구가 있지만).

또한 다른 사람들이 지적했듯이 MATLAB으로 지불하는 비용의 대부분은 매끄러운 인터페이스와 디버깅 / 프로파일 링 도구입니다. 숙련 된 코더는 아마도 대안으로 관리 할 수 ​​있지만 초보자는 어려움을 겪을 수 있습니다.

Octave는 Matlab에없는 언어 구조를 지원합니다 (예 : 자동 증가 연산자, do-until 문 등). 이로 인해 Octave에서 개발 한 코드 (Matlab의 한계에 익숙하지 않은 사람에 의해)를 Matlab 환경으로 이식하는 것이 때때로 짜증이납니다.

Octave FAQ 에는 몇 가지 다른 제한 / 차이가 있습니다.

여유가 있다면 Matlab을 Octave보다 확실히 선호해야합니다.

Octave에 대한 경험은 많지 않았지만 코드가 Matlab 도구 상자, 멋진 플롯 또는 Matlab GUI를 사용하는 경우 문제가 발생할 것으로 예상됩니다.

나는 그것이 OpenOffice 대 MS Office와 같을 것으로 기대합니다. 대부분 호환되지만 두통을 줄만큼 충분히 다릅니다.

선형 회귀 및 2 차 프로그래밍 응용 프로그램을 Octave에 성공적으로 이식했습니다.

선형 회귀 (백 슬래시 연산자)는 조정없이 작동했습니다. 2 차 프로그래밍의 경우 fmincon () 에서 sqp () 로 전환해야 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 Octave의 툴박스와 GUI는 비록 지난 2 년 동안 빠르게 발전해 왔지만 실제로는 덜 성숙했습니다.