MATLAB 和 Scilab 的总体差异

引言

MATLAB代表矩阵实验室，它是一个功能强大的高级编程语言和环境，用于数值计算、算法、数据可视化以及许多其他工程目的。MATLAB由MathWorks创建，是一个知名的商标，它构成了众多适用于工程、物理、金融和数据科学领域的工具箱网络的基石。MATLAB易于使用，结合强大的可视化工具和大量的内置可靠函数，使其成为专业人士和研究人员的首选。

Scilab是像MATLAB一样的开源数值计算环境之一。Scilab最初由INRIA（法国计算机科学与自动化研究所）创建，为无法负担商业许可的用户提供了类似的功能。Scilab也拥有像MATLAB一样的大部分数值和数据分析功能，包括矩阵函数、二维和三维绘图以及科学计算函数。这些包括Xcos，一个用于绘制和模拟动态模型的图形编辑器，其功能类似于MATLAB的Simulink。

目的和应用

MATLAB

• 工程：声音分析和合成、控制系统的滤波器设计以及数字图像分析。
• 金融：数据分析、风险管理和金融建模等任务。
• 学术和研究：在大多数学习机构中用于数学教学，MATLAB有助于建模、算法设计和可视化。
• 数据科学与机器学习：集成了机器学习和深度学习的工具，以及数据分析工具，支持快速原型设计和测试。

Scilab

• 学术研究与教学：如本文所讨论的，大多数大学已采用Scilab作为教学数值计算和工程的经济实惠的工具。
• 工程与科学计算：由于Scilab具备矩阵计算、控制器评估和二维/三维图形功能，Scilab应用于信号处理、建模和电气工程应用。
• 开源社区项目：Scilab是一个开源项目，专为需要灵活数据管理工具的社区科学或其他项目设计。

用户界面

MATLAB

• MATLAB桌面布局：MATLAB在其桌面环境的图形用户界面中使用了多个窗口作为主要组成部分。
• 命令窗口：与交互式执行命令相关的主要类别。在这里，用户可以编写代码、执行方程并显示操作结果，这对于测试小段代码很有用。
• 编辑器：通常是一个高效设计的环境，用于编写代码和文本、调试程序以及执行脚本和函数测试。编辑器增强了编写或生成代码的清晰度，提供语法高亮、折叠和自动完成功能。
• 工作区：显示当前内存中的变量，以便用户可以监视变量的名称、大小和类型。
• 当前文件夹：显示当前工作目录中的目录和系统文件，便于访问和文件管理。
• 图形和绘图窗口：在图形方面，MATLAB有两个用于数据和图形的窗口，使Needle能够开发代码来分析图形数据。

Scilab

• 控制台：应用程序的主要窗口，可以在其中交互式地键入作业和代码，直接对应MATLAB的终端环境。除了字母和数字外，星号 '*' 表示乘法符号，加号 '+' 和减号 '-' 定义符号更改，正斜杠 '/' 定义除法，井号 '#' 定义Scilab控制台中的注释，这些注释是不可执行的。
• Scinotes编辑器：强大的数值计算引擎伴随工具的脚本语言包括Scinotes，这是一个用于编写脚本和定义函数的编辑器。虽然Scinotes不像MATLAB那样拥有精细调整的编辑器，但它支持语法高亮和一些基本操作。
• 变量浏览器和工作区：在Scilab中，变量浏览器显示当前工作区中的变量及其值，在会话中操作时，这对跟踪数据变化非常有用。
• 图形窗口：Scilab也提供了一个用于显示绘图和数据的窗口。虽然不如MATLAB的图形环境丰富，但它为二维和三维绘图提供了核心功能。
• 文件浏览器：文件浏览器显示工作目录的内容，并提供常用的文件操作方式，以便用户轻松管理文件和文件夹。

编程语言和语法

1. 语法比较

MATLAB和Scilab在主要代码的结构语法上有所相似，但存在关键差异，这些差异决定了当脚本在两者之间转换时所经历的变化。

函数定义

• 注意：在MATLAB中，函数可以使用`function`关键字定义为单独的文件。

• 在Scilab中，函数定义与MATLAB相似，唯一的区别在于，它不使用“function”一词，而是使用“function”，并且函数定义中的语法略有不同。

矩阵运算

• 对于MATLAB和Scilab中的逐元素乘法，使用的符号相同，即“.*”。
• MATLAB使用冒号“:”来创建范围。

• 关于范围，Scilab的行为如上例所示，尽管矩阵连接不同。在Scilab中，元素在方括号内用逗号分隔。

索引

• MATLAB采用基于1的数组和矩阵引用；也就是说，当调用数组和矩阵时，第一个元素由1表示。

• Scilab和MATLAB的索引操作是相似的，因为Scilab也使用所谓的基于1的索引。

2. 脚本和函数编写

MATLAB和Scilab都提供了编写脚本和函数的机会，但这两个系统在文件结构以及脚本和函数的执行和命令行操作方面采用了不同的方法。

脚本

• MATLAB脚本以`.m`文件扩展名存储，在任何脚本中声明的任何变量通常都驻留在基本工作区中。

• Scilab将脚本创建为`.sce`文件，而函数也使用`.sci`扩展名。在工作区方面，行为是相同的。但是，Scilab的内置函数较少，因此通常需要自定义版本。

• 在MATLAB中，函数通常存储在扩展名为`.m`的不同文件中，并且通常在一个文件中可以有一个主函数。函数还包含它们自己使用的变量集。

• 使用Scilab命令创建的函数存储在`.sci`文件中，与MATLAB一样，这些函数也是局部的，但Scilab允许在一个文件中包含多个函数；可以将相关函数分组。

工具箱和库

1. MATLAB工具箱

• 信号处理工具箱：提供用于信号检查和分离的方法和程序，以及信号转换策略。
• 图像处理工具箱：提供图像处理、分析和可视化功能，可用于计算机视觉系统、医学成像、机器人和监控。
• 统计与机器学习工具箱：增强需要统计计算、预测建模和机器智能的任务，因此对数据科学家和研究人员至关重要。
• 控制系统工具箱：包含用于设计、分析和优化控制系统的应用程序，对于从事自动化和机器人工程的工程师非常有用。
• 深度学习工具箱：提供用于实现深度学习的资源，这对于大多数人工智能和机器学习系统至关重要。

2. Scilab工具箱和扩展

• 信号处理工具箱：它拥有用于信号分析和处理的函数，类似于MATLAB，但它似乎在信号处理和分析示例方面拥有的函数和算法较少。
• 控制工具箱：它提供了控制系统设计的基本功能，但它无法提供MATLAB的控制系统工具箱所提供的最复杂的任务。
• 优化工具箱：配备了用于解决优化问题的函数；但是，与MATLAB相比，可用的算法数量可能较少。
• Xcos：一个用于绘制和构建动态模型以及模拟这些模型的工具，类似于MATLAB的Simulink工具。

图形和可视化

1. MATLAB图形

• 高质量绘图：大多数图形功能通过标准的MATLAB命令提供，使用户能够生成大量二维和三维图形。
• 3D图形：MATLAB还拥有强大的三维可视化功能。对象类型允许用户设计3D表面、网格图、等高线和体积显示。

2. Scilab图形

• 可用的绘图函数：在Scilab中，有一些标准的绘图函数，可以通过它们绘制二维和三维图形。一些基本的MATLAB绘图类型包括使用`plot (x, y)`命令的折线图，使用`bar (x, y)`命令的条形图，使用`histogram(data)`命令的直方图，以及使用`contour(X,Y,Z)`命令的等高线图。
• 图形功能：尽管Scilab拥有不错的图形函数基础，但它生成的图形质量可能不如MATLAB的绘图。视觉效果不太精致，而且尽管提供了自定义选项，但并非总是易于访问或高级。

优点与缺点

1. MATLAB

优点

• 性能：MATLAB在计算方面花费的时间更少，尤其是在处理大数据时，因为它更适合进行数值计算。
• 广泛的功能：MATLAB拥有丰富的内置函数和工具箱，可应用于许多领域的计算。
• 用户友好界面：MATLAB作为一种编程工具，是一个集成开发环境。
• 强大的社区和支持：MATLAB是工程领域最受欢迎的软件之一。
• 集成能力：MATLAB的另一个特点是它支持与其他编程语言的通信和接口。

缺点

• 成本：可以说，MATLAB最大的缺点之一是软件许可证的昂贵成本。

2. Scilab

优点

• 性价比高：由于价格昂贵，MATLAB对学生和其他用户来说是昂贵的，而Scilab是免费的开源软件。
• 开源性质：它基于开源模式，使用户能够直接访问CPU代码，并可以自由编辑。
• 教育用途的良好选择：Scilab是教育的绝佳工具，它提供了用于解释数值方法、编程和工程学科的手段。
• 不错的功能和工具箱：虽然Scilab的库可能不如MATLAB丰富，但它包含了许多用于科学和工程目的的内置函数和工具箱，包括用于系统建模环境的Xcos。

缺点

• 工具箱和库较少：因此，与MATLAB相比，Scilab的库中工具箱的数量明显较少。
• 性能限制：虽然Scilab对许多应用程序来说是普通的，但在处理大规模、复杂数学问题任务的计算时间和计算能力方面，它可能不如MATLAB。
• 用户界面不太直观：尽管Scilab在其当前界面中已进行了显著改进，但与MATLAB的集成开发环境相比，它可能仍然不太直观。
• 社区支持有限：虽然Scilab有其专属的用户社区，但与MATLAB社区的用户数量相比，仍然较少。