R / S+是用于统计计算的编程语言。
其他统计语言包括:SAS、SPSS、STATA、GAUSS等。
Octave是Matlab的开源克隆版本。
Fortress是“一种高性能计算语言,提供了与现代编程语言原则相当的抽象和类型安全性。”
Maple
Maxima
R, Numpy/scipy适用于Python,Maple, Yacas, 甚至包括Fortran。
这可能只有历史意义,但是Fortan(IBM数学公式翻译系统)特别适用于数值计算和科学计算。
Maple是用于符号数学的软件(类似于Mathematica)。
SAS、SPSS、R用于统计学。
《运筹学/管理科学杂志》每年都会对仿真软件进行调查,虽然我找不到链接,但我相信他们每年都会对优化软件进行一次调查,例如你所引用的AMPL。
OPL(优化编程语言)是数学规划中最全面的建模语言之一。您可以进行线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)、二次规划(QP)、约束编程(CP)、MIQP等操作。
IBM-ILOG CPLEX Optimization Studio使用这种语言。
Sage基本上是Python加上一堆包和一些语言扩展,放入类似Mathematica的“笔记本”界面中。它具有与各种计算机代数系统的接口。而且配合Numpy和Scipy(已包含在内),它可以很好地替代Matlab。此外,它是开源的,并且正在积极开发中。
由于这个问题仍然是开放的,并且在谷歌上有很好的索引,我肯定会将Julia语言添加到列表中。
除了技术方面使这种高级/高性能新语言闪耀的方面之外,一个重要的考虑因素是开发者/用户社区明显偏向于数学家。