C는 많은 과학 컴퓨팅에 실제로 사용됩니까?

Question

저는 현재 대학에서 "Scientific Computing"이라는 수학 수업을 받고 있으며 교수는 C가 과학적 컴퓨팅에 사용되는 가장 일반적인 언어 이며이 교수가 얼마나 정확한 지 궁금해하고 있다고 말했습니다.

Answer 1

내 사업 (Particle Physics)에서 우리는 Fortran 77에서 C ++ 및 Python으로 거의 이동했습니다. 우리의 사람들 케어 프로그래밍에 대해 모든 것을 알고 있지만 틈새 애플리케이션 (임베디드 DAQ 보드, 특수 목적 드라이버 등)을 위해서만 작성되었습니다.

그러나 C 학습은 당신에게 프로그래밍을위한 확고한 토대를 제공 할 것이며, 교수들과 논쟁하는 것은 거의 유익하지 않습니다.

Answer 2

나는 당신의 교수의 대답이 그것이 옳더라도 당신에게 잘 섬기고 있다고 생각하지 않습니다.

과학 컴퓨팅 및 데이터 시스템의 컨설턴트로서의 경험에 따르면 C는 확실히 많이 사용되지만 Fortran과 C ++도 사용됩니다. 파이썬은 가장 일반적으로 사용되는 스크립팅 언어입니다.

나는 이것이 바뀔 것이라고 생각합니다. 큰 문제는 이제 평행 컴퓨팅이며 이것은 내가 언급 한 전통적인 언어에서 고통 스럽습니다 (MPI 누구?). 나의 추측은 많은 병렬화가 가상 머신으로 이동해야한다는 것입니다 : Java 또는 .NET; 즉, 나는 병렬화가 JIT의 직업이어야한다고 생각합니다. 그것이 활성화 될지 여부, 요새, 또는 전통적인 언어 중 하나는 모르겠습니다. 인텔이 밀고 있습니다 병렬 도구 C/C ++의 경우, 그러나 Terracotta와 같은 것이 장기적으로 더 나을지 궁금합니다 (나는 그것을 시도한 과학계의 누구도 들어 본 적이 없지만 큰 금융은 그렇게 개방적이지 않습니다).

질문이 과학 컴퓨팅에서 일자리를 얻는 법을 배우는 것이라면, 내가 말하는 첫 번째 말은 프로그래밍 기술보다 과학 기술에 고용 될 가능성이 더 높다는 것입니다. 많은 과학 코드, 이에 대한 자세한 내용은 이 주제). 만약 너라면 ~이다 프로그래밍 기술 (아마도 HPC)을 위해 고용 될 예정이면,이 교수의 의견에 따르면, 그것들은 그다지 중요하지 않은 미래에 새로운 프로젝트에 쓸모 없을 수 있다고 생각합니다. 그러나 일부 파이썬을 아는 것은 아프지 않을 것입니다. Numpy.

Answer 3

Fortran은 과학적 목적으로 매우 일반적이지만 C는 대부분의 경우 모든 유형의 프로그래밍에 좋은 솔루션이 될 정도로 일반적인 목적입니다.

Answer 4

생물 정보학 및 계산 생물학의 경우 C는 매우 인기가 있습니다.

Answer 5

Mathematica, Matlab 및 기타 유사한 도구에서 많은 "과학 컴퓨팅"이 처리됩니다.

글쎄 ... 후드 아래에서 Matlab은 C 또는 C ++로 작성되었지만 Mathematica의 많은 부분이 Mathematica 자체로 작성되었습니다. 역사적 이유와 C의 본질적인 특성이기 때문에 많은 과학 및 하이테크 컴퓨팅 소프트웨어 라이브러리 등이 C/C ++로 작성됩니다.

C/C ++는 많은 실시간 및 고성능 애플리케이션에서 유리한 우위를 계속 누릴 것이라고 생각합니다. 원시 컴퓨팅 자체 (고급 언어로는 표현할 수 없음)가 아니라 단단한 루프의 로컬 최적화에 적합합니다. 및 다양한 구성 요소와 인터페이스하기 위해, 물리적 장비 조각 또는 예를 들어 병렬 컴퓨팅 프레임 워크와 같은 소프트웨어 요소.

DMCKEE가 지적했듯이 C에 대한 연구는 적어도 절차 적 프로그래밍을 크게 프로그래밍하기위한 좋은 토대를 제공합니다. 또한 실제 적용이 있으므로 교수의 의견에는 현재 강력한 후원이 있습니다. 그러나,,! 교수와 장로들로부터받은 지혜에 대해 계속해서 도전하면서 때로는 선의 마스터와 마찬가지로 목적지가 아니라 여행/과정을 위해 길을 가고 있다는 것을 이해합니다.

Answer 6

C는 프로그래밍에서 널리 사용됩니다. 우리 대부분의 프로그래머는 특히 대학에있을 때 C에서 코딩하고 있습니다. 그것은 단지 당신의 교수 선호도입니다.

Answer 7

C는 많은 과학 컴퓨팅에 실제로 사용됩니까?

과학 컴퓨팅에는 여러 가지 다른 것들이 포함되며, 결과적으로 많은 다른 프로그래밍 언어가 과학 컴퓨팅에 사용됩니다.

전통적으로 과학적 컴퓨팅은 고성능 컴퓨팅을 의미했으며 대부분 선형 대수 및 일부 스펙트럼 방법 (예 : FFT)으로 범위가 제한되었으며 대부분 Fortran에서 수행되었습니다. 그 이후로, 과학 컴퓨팅의 폭은 현재 기술 컴퓨팅 (예 : 대량 데이터, 그래프 플로팅, 프로토 타이핑)을 고려하는 많은 사람들이 동일한 제목으로 떨어지고 다른 사람들이 상징적 계산과 같은 새로운 형태의 고성능 컴퓨팅을 선택하는 것을 고려하고 있습니다.

Python, R, Mathematica 및 Matlab과 같은 언어는 일반적으로 기술 컴퓨팅에 사용됩니다. C, C ++ 및 Fortran과 같은 언어는 여전히 숫자 위기에 사용됩니다. OCAML과 같은 언어는 대규모 상징적 계산에 사용됩니다.

Answer 8

과학자와 엔지니어를위한 전문 프로그래머 구축 소프트웨어로서 저는 거의 모든 수치 방법론이 C로 작성되었다고 말할 수 있습니다. 따라서 우리의 경우 확실히 사실입니다. C ++와 Fortran의 주머니가 있습니다. 성능 측면에서 잘 코딩 된 C와 좋은 컴파일러를이기는 것은 어렵습니다. 매우, 가끔 우리는 조립에 담그는 것입니다.

그러나 세상은 많이 바뀌 었습니다. Python은 훌륭한 언어 - 가장 좋은 언어 IMHO이며 기본 라이브러리를 호출 할 수 있습니다. 그런 다음 다시 소스 해석 언어가 있지만 거대한 숫자 메소드 라이브러리가 모두 C 또는 C ++를 컴파일했습니다. 그런 다음 OpenCL 및 많은 바인딩과 같은 모든 새로운 하드웨어 가속 메소드를 추가하십시오 ... C 또는 Fortran은 더 이상 유일한 대답이 아닙니다. 그러나 전통적인 CPU 번호 C 및 ASM이 클래스에서 최고입니다.

Answer 9

다른 실험실 및 연구 기관에서 일한 경험에 따르면 컴퓨터 언어를 배우면 기초와 프로그래밍 소개 만 제공한다고 말합니다. C 또는 Java는 소개로 선택하는 데 유리한 언어이므로 교수는 특정 확장에 맞습니다.

1 언어로 지식을 다른 언어에 적용 할 수 있다는 것은 계산/개발 작업 환경에서 성공의 열쇠입니다. 다른 회사/Institutes/Lab Group을 통해 움직일 때 각 회사는 언어/소프트웨어에서 자신의 선호도를 갖게 될 것입니다. 새로운 것을 빨리 배울 수 있다는 것은 하나의 특정 언어의 구문을 암기하는 것보다 더 중요합니다.

물론 프로젝트를 위해 선택한 언어를 선택하면 필요한 라이브러리가있는 1을 선택하십시오.

Answer 10

예, MPI와 함께 Ansi C.

때때로 사람들은 "목표 c"를 사용하기를 원합니다. 즉, 함수를 큰 클래스의 방법에 넣고 모든 사례가 별도의 코어에서 실행됩니다. 이것은 C ++가 아니라 "객체가있는 C"입니다. 메소드 객체 모델을 제외하고 C ++ 기능 중 어느 것도 사용되지 않습니다. 이것은 단지 동일한 오래된 c를 "합리적 객체 모델"으로 래핑하는 것입니다. 중간 레이어 등을 사용할 수 있습니다.

위의 좋은 예 : lammps.

Charm ++는 "현대적인 방식으로 좋은 오래된 C"를 얻는 또 다른 좋은 방법입니다.

과학 언어의 다른 언덕에는 LISP, Haskell 및 기타 메타 랭 그룹이 있습니다. 이것은 시간이 문제가되지 않고 대답의 존재 인 과학 프로그래밍의 "소프트"세계입니다.