→ saltlake: 所以本文作者要否提供更進一步細節，例如入門教學網頁， 03/01 17:59
→ saltlake: 或者啥別的技術細節分享? 比方針對這裡提及的數值計算 03/01 18:00
→ saltlake: 或者其他啥的有助執行研究的功能? 03/01 18:00
我的確是蠻想寫一些git跟合作寫paper的經驗，
因爲這些經驗是我們團隊幾次合作寫paper時摸索出來的，不是直接從哪裏學到的
但我目前還想不出要怎麼跟完全沒有經驗的人解釋版本管理的概念
所以可能還有得等XD
至於python的東西，我覺得就像樓下m大說的，用關鍵字搜尋到的資料已足夠
如果找到的資料看不懂，那可能需要先入門python，入門可以參考
https://www.coursera.org/learn/python
https://courses.edx.org/courses/MITx/6.00.1_3x/2T2014/course/
如果想入門python特定在數值研究的應用，我們有設計3門結合python的學術課程
放在我們自己的mooc平臺上 https://openedx.seas.gwu.edu
分別是大學數值分析，空氣動力學，以及數值微分方程
這幾門課都降低了數學理論的比重跟深度，但是加強了python實作，對象是大學生
課程涵蓋了前述提到的numpy, scipy, matplotlib, pandas，以及一點numba
如果已經有數值分析背景，透過這些教材可以很快熟悉python
不想在mooc平臺開帳號的話，三門課的原始教材可以從下面網址得到
https://github.com/engineersCode/EngComp
https://github.com/barbagroup/AeroPython
https://github.com/numerical-mooc/numerical-mooc
這三門課本身就是使用Jupyter Notebook設計教材的範例
另外我們還有針對計算流體力學的12-steps to Navier-Stokes的python教材
http://lorenabarba.com/blog/cfd-python-12-steps-to-navier-stokes/
但已經很久沒有人去維護教材裏的程式碼了，因爲這門課沒在開了
至於實務使用python在數值相關研究上的例子，除了PyFR之外
可以在The Journal of Open Source Software上找到很多：尋找用py開頭的程式
https://joss.theoj.org/
推 mmonkeyboyy: Bitbucket 可以private project for free 03/01 20:02
推 mmonkeyboyy: 最近AI紅了點 python 又更熱門了 03/01 20:29
推 mmonkeyboyy: s大 這些東西都是只要有關鍵字 都能 google的 03/01 20:41
→ mmonkeyboyy: 有些甚至你一輩子想搞懂一樣都有點難XD 03/01 20:41
→ mmonkeyboyy: 我記得之前在一個seminar遇到J. Dongarra 他也在說 03/01 20:42
→ mmonkeyboyy: python這事 不過這主要還是跟社群有關 03/01 20:43
→ mmonkeyboyy: 還有開發者怎樣應用有關 至於超級電腦上 03/01 20:43
→ mmonkeyboyy: python真的是菜鳥 而且就連PyFr也是站在別人肩上那種 03/01 20:47
→ mmonkeyboyy: 比較像是作者自己說的framework 03/01 20:47
→ mmonkeyboyy: 純Python還沒看到過 (我是c++派的 但我到是很支持 03/01 20:49
→ mmonkeyboyy: 拿p當前端 paraview就是一個好例子 03/01 20:50
→ mmonkeyboyy: 看來i大大您是作數值分析的XD 03/01 20:52
→ mmonkeyboyy: 目前看了幾個案子還是C++還是大宗 03/01 20:54
我不是大大.. 我只是不務正業不專心做研究很久了，所以反而對工具使用很有心得..
然後又剛好加入了一個對python還有open source很有愛的研究團隊...
其實我自己也是C/C++派，但是除了production code外，其他我都使用python處理
譬如後處理或是建立數值方法prototype等等
※ 編輯: ives0228 (161.253.72.248), 03/02/2018 04:02:15
推 mmonkeyboyy: 推 如果你要寫我可以幫補充一些git+latex(有需要的 03/02 09:49
→ mmonkeyboyy: 話啦 從小烏龜用到svn再用到git 人生真漫長) 03/02 09:50
→ mmonkeyboyy: 我是在用python亂搞 從後處理到網頁都用 03/02 09:53
→ mmonkeyboyy: 最近還真的就是要用Jupyter Notebook 方便的話有問題 03/02 09:54
→ mmonkeyboyy: 請讓我跟你討論這個啊 Q_Q 03/02 09:55
→ ives0228: 感謝捧場！當然沒問題阿～大家一起互相學習！ 03/02 13:50
推 supereon: 敝校已購買matlab大量授權... 03/02 14:27
推 kriswu8021: 各有優缺吧python在矩陣運算上本來就沒matlab快啊 03/02 15:15
推 gomi: 推一下 git+latex 03/02 17:30
推 mmonkeyboyy: 矩陣運算沒有matlab快....不一定吧 03/02 20:47
→ mmonkeyboyy: 大型運算上都是矩陣的情況下 還沒看過matlab的 03/02 20:48
→ mmonkeyboyy: 矩陣一大上去matlab先倒給你看啊(memory問題) 03/02 20:49
→ caseypie: 團隊協作或許可以把JabRef/BibDesk的總bib放在github上 03/03 01:13
→ caseypie: 或直接把文獻管理軟體的資料庫拉到dropbox/google drive 03/03 01:14
→ caseypie: 數值計算我只是個使用者，所以只要前端好用就好了XD 03/03 01:18
→ caseypie: 像Scipy底下還不都是從c和fortran繼承過來的library 03/03 01:20
→ caseypie: 所以我選工具的重點是有沒有人已經都寫完了我可以直接用 03/03 01:21
→ caseypie: 自己開發數值模擬程式實在太累太困難了根本不想弄啊 03/03 01:22
→ caseypie: 好好寫的numpy就未必比matlab慢了 03/03 01:27
→ caseypie: 用numba的話更是可以提速到與C不相上下 03/03 01:28
→ caseypie: 當然，大部份時候大家都是輕鬆寫、亂寫、出事就call out 03/03 01:29
→ caseypie: 所以收了錢也幹實事（技術支援完美）的matlab還是最方便 03/03 01:29
推 caseypie: 說到速度，工科我不知道，對很多理科研究者差那一點根 03/03 01:34
→ caseypie: 本沒有影響 03/03 01:35
→ caseypie: 我認識有做應數的成天在matlab裡用for loop硬幹矩陣計算 03/03 01:36
→ caseypie: fortran/c/python都不會，照樣出paper拿北美教職 03/03 01:36
推 mike0227: 沒多少人的numpy後端是跑Intel MKL 03/03 03:13
→ mike0227: MATLAB收錢就幫你環境弄好好的 03/03 03:14
→ mike0227: 還有在意速度的人真的沒有想像的多 03/03 03:15
→ mike0227: 裡面大概還有一半的人不知道自己的程式可以跑更快 03/03 03:15
→ saltlake: 相較於用城市技巧寫快程式，數學家論文是在開發演算法 03/03 06:48
→ saltlake: 程式供做拿來測概念就行了不是嗎? 03/03 06:48
→ caseypie: 應數很多人做的是實際應用問題，不是演算法 03/03 09:08
推 mmonkeyboyy: 其實 跑不快很慘的....應數很多也要求速度了 調solve 03/03 09:11
→ mmonkeyboyy: r就能搞很久了 03/03 09:11
→ caseypie: 人家拿到了offer，慘在哪 03/03 10:25
推 mmonkeyboyy: 就不是找工作的慘 是別的吧 03/03 14:03
→ mmonkeyboyy: 拿到offer就很好嗎QQ？ 03/03 14:04
→ mmonkeyboyy: 也很多人不知道mkl吧 03/03 14:05
→ caseypie: 要留在學界的phd/postdoc除了教職還圖什麼呢 03/03 20:54
推 mmonkeyboyy: 做點有用的事啊@_@ 03/03 22:40
推 mmonkeyboyy: 勢利一點的 拿一堆grant 升官 DOD DOE DARPA NSF 03/04 00:21
→ mmonkeyboyy: NIH USDA 理想一點的發現字宙奧秘 解物理難題 03/04 00:22
→ mmonkeyboyy: 探測未知的東西 可怕一點的 模擬各種很少發生的事 03/04 00:23
→ mmonkeyboyy: 佛心一點的 研發能救人的東西 03/04 00:23
→ mmonkeyboyy: 一堆數值模擬的都是跟這些有關啊 03/04 00:24
推 mmonkeyboyy: 有些東西理想很好 但跑不出來跑不快 就沒什麼用 03/04 00:26
→ mmonkeyboyy: 最近最好的例子就是 DEEP LEARNING 03/04 00:27
推 caseypie: 能拿到教職不就是升官拿grant，或至少人家認可他升官 03/04 00:29
→ caseypie: 拿grant的能力.....事實上很多「有用」的事不太要求速度 03/04 00:30
→ caseypie: 人家做的還是生醫相關的應數呢，事實就是學校不在乎 03/04 00:31
→ caseypie: 他不知道matlab對矩陣有優化這件事 03/04 00:31
推 mmonkeyboyy: 囧> 就這麼說吧 拿到個教職才只是開始 03/04 00:53
→ mmonkeyboyy: 也許他成果做得很好或是表達的很好 03/04 00:53
→ mmonkeyboyy: 但在其他人來看 也許就是無法接受 03/04 00:54
→ mmonkeyboyy: 很多有用的事....都是用時間拼出來的 最小就工程方 03/04 00:54
→ mmonkeyboyy: 向上是 我自己應數的朋友也都很會用matlab 但新 03/04 00:55
→ mmonkeyboyy: 一代的幾乎都同時會其他的 因為很多的原因跟泛用性 03/04 00:56
→ mmonkeyboyy: 甚至是平台上通用性 03/04 00:59
→ caseypie: 無法接受什麼？又不是每個領域出論文都要給人看程式碼 03/04 02:13
→ caseypie: 也沒有那麼多人在乎程式的泛用性和平台通用性 03/04 02:14
→ caseypie: 大部分的科研工作者都是自幹程式，沒有版本管控、 03/04 02:14
→ caseypie: 沒有格式規範、沒有考慮相容性，出過paper後就丟 03/04 02:15
→ caseypie: 但連教授都不會去在意學生用什麼程式碼，遑論其他人 03/04 02:16
→ caseypie: 做應數/數值計算/模擬不代表要有軟體工程師的sense 03/04 02:16
推 mmonkeyboyy: 這我同意 不是每個領域都一樣 03/04 02:17
→ caseypie: 雖然有sense多少有幫助，但對大部分人而言非常邊際 03/04 02:17
→ mmonkeyboyy: 有的概念性的就能上matlab就好 解釋一些做法 03/04 02:17
→ mmonkeyboyy: 但 其實很多時候 根本不需要這樣做 只是多繞路 03/04 02:18
→ caseypie: 除非該員已經打算做完PhD/postdoc轉業界寫程式去 03/04 02:18
→ mmonkeyboyy: 這點我前兩年體會很深的.....根本瞎搞 還是能教職 03/04 02:19
→ mmonkeyboyy: 但根本前進不了 一點點都進不了XD 03/04 02:19
→ mmonkeyboyy: 我在一個應數算有名的地方工作過(我工程類) 03/04 02:21
→ mmonkeyboyy: 跟不少應數強者合作過 非常有感觸 細節我就不提了 03/04 02:21
→ mmonkeyboyy: 不管是學界業界 現在網路這年代 沒放上去大家驗驗 03/04 02:22
→ mmonkeyboyy: ? 很多sense都花不了幾天就能抓到皮毛了 03/04 02:23
→ mmonkeyboyy: 我舉一個無法接受的例子 我最近在看某個grant 03/04 02:24
→ caseypie: 應數是一個很大的領域，很多人做的東西很不一樣........ 03/04 02:24
→ mmonkeyboyy: 寫出來沒考慮到一堆東西的先丟一邊 寫這些proposal的 03/04 02:24
→ mmonkeyboyy: 人各種人都有 但當要用到某些東西時 關於錢上 大家 03/04 02:25
→ mmonkeyboyy: 很在乎很在乎的.... 03/04 02:25
→ mmonkeyboyy: 小點 數值跟FEM 03/04 02:25
→ mmonkeyboyy: 有些不用快是真的 但別人要驗證可行性時 其實很多 03/04 02:27
→ mmonkeyboyy: 時候真要多方向考慮 就我自己連memory都得看 03/04 02:28
→ mmonkeyboyy: 可能做工程的人很容易就被要求(或是訓練)什麼都要看 03/04 02:28
→ caseypie: 又不是每個人都在寫要給大家用的package...... 03/04 02:30
→ mmonkeyboyy: 應數真的還蠻大的 我在過去幾年跟了好多應數的合作 03/04 02:30
→ caseypie: 事實就是沒有人在看，因為那不是工程 03/04 02:30
→ mmonkeyboyy: 挺有趣的XD 我還蠻尊重這些人XD 03/04 02:30
→ caseypie: 程式只是工具，不是產品 03/04 02:30
推 mmonkeyboyy: 好吧 如果您要這樣說 @_@ 03/04 02:35
→ mmonkeyboyy: 因為我也不知道是那一個領域 03/04 02:36
→ mmonkeyboyy: 但您覺得這樣很好就好了 囧> 我只是覺得有點慘 03/04 02:36
→ caseypie: 不，你的敘述聽起來跟我認識的應數人在做的根本完全不同 03/04 02:38
推 mmonkeyboyy: 當然我也有朋友物理系 頂大的教授 也是 matlab打天下 03/04 02:39
→ caseypie: 所以我說領域很大，很多人在做的事根本不是你認知的方向 03/04 02:39
→ caseypie: 自然不需要照你理解的不慘的方式來做事 03/04 02:39
→ mmonkeyboyy: 有可能哦 所以我說小了方向 是數值和 FEM這邊的 03/04 02:40
→ caseypie: 物理系做費曼圖積分的一堆人還在用fortran g77 03/04 02:40
→ caseypie: 也不妨礙他們在美國升等正教授 03/04 02:40
→ mmonkeyboyy: 話說我那位朋友matlab到是用的很好就是了 03/04 02:40
→ mmonkeyboyy: fortran很快..... 03/04 02:41
→ mmonkeyboyy: 而且只做概念性的 用什麼都差不多 03/04 02:42
→ mmonkeyboyy: 但提到要用一些東西提升的 速度就很重要 不然深度學 03/04 02:42
→ mmonkeyboyy: 習也不會在這幾年這麼紅 03/04 02:43
→ caseypie: 我還是一句話：不是每個人做的東西都需要速度「提升」 03/04 02:51
→ caseypie: fortran沒有泛用性。 03/04 02:51
→ caseypie: 而且他們用fortran純粹因為那是祖傳程式碼，跟速度無關 03/04 02:52
推 mmonkeyboyy: 我只是回了一句 我覺得跑不快很慘的 就跟著解釋下去 03/04 02:53
→ mmonkeyboyy: 囧> 03/04 02:54
→ mmonkeyboyy: 對啊 現在用fortran的幾乎都是祖傳打包再打包啊 03/04 02:54
→ mmonkeyboyy: 好幾個很好的包大家一直用 就是因為那個f碼寫的很好 03/04 02:55
→ mmonkeyboyy: 好哦 速度極快 03/04 02:55
→ mmonkeyboyy: 我說了應數很多也要求速度 也沒說全部@_@~ 03/04 02:56
→ caseypie: 你覺得跑很慘，可是事實跟你覺得的不一樣啊 03/04 02:57
→ caseypie: 還有人家用的fortran包是自己車的，沒有什麼大家一直用 03/04 02:58
推 mmonkeyboyy: 好吧 你覺得不是就是了 囧> 可能我合作的都不是應數 03/04 02:59
→ caseypie: 你合作的不是所有的應數，甚至可能不是大部分的應數 03/04 03:00
→ mmonkeyboyy: 不知道去那裡來的 囧> 我下次會跟他們講一下 03/04 03:01
→ mmonkeyboyy: 是某部份的 數值部份的 這是我合作的對象 03/04 03:01
推 mmonkeyboyy: 好多包的低層都是fortran 我就懶得提有那些了 03/04 03:03
→ mmonkeyboyy: 一堆數學常用的包 都多少有 frotran的影子 03/04 03:05
→ caseypie: 你說的應該是研究數值方法的，但是很多人只是用數值方法 03/04 03:05
→ caseypie: 比方phys math, bio math, econ math這些都算作應數 03/04 03:06
→ caseypie: 我說的並不是什麼底層，而是人家的整個程式就是fortran 03/04 03:08
推 mmonkeyboyy: 你要解東西概念或是方程式是一種 但真解下去大問題 03/04 03:08
→ caseypie: 就是把fortran當作唯一的程式語言做所有的事情 03/04 03:08
→ mmonkeyboyy: 方法能不能推上去就是 一個挑戰 03/04 03:09
→ mmonkeyboyy: 這年代把 fortran當唯一東西使用解上去的很強 03/04 03:09
→ mmonkeyboyy: 少人用社群不強大 進展會慢 但能還廣泛用很強 03/04 03:10
推 mmonkeyboyy: 我自己跟bio math econ math chem math的合作過 03/04 03:13
推 caseypie: 是一個挑戰，但不是所有人的挑戰。 03/04 03:13
→ mmonkeyboyy: 這些人速度要求還蠻高的啊 不然就不會找上來Q_Q 03/04 03:13
→ caseypie: 很多研究不存在你說的那種「大問題」和「推上去」.... 03/04 03:13
→ caseypie: 你有沒有想過會找上你的人的群體本身就是一種偏差..... 03/04 03:14
→ mmonkeyboyy: 我也知道哦 找來工程合作都是想試試一些東西 03/04 03:15
→ mmonkeyboyy: 有些想法或是概念其實很好 但現實應用下去並不見得 03/04 03:17
→ mmonkeyboyy: 會很好 會被蠻多實際情況限制 03/04 03:18
→ caseypie: 你一直在說想法和概念，而且是和現實應用對立的想法概念 03/04 03:18
→ caseypie: 可是很多人做的研究根本不存在你說的那種想法和概念 03/04 03:18
→ mmonkeyboyy: 當然啦 要再往理論那鑽是一回事 找個好solver好模型 03/04 03:19
→ mmonkeyboyy: 也許我認識的人不夠啦 真的是抱歉@_@~ 03/04 03:19
推 mike0227: 還會繼續用Fortran很多是歷史包袱。 03/04 03:19
→ mmonkeyboyy: 是啊mike~ 03/04 03:20
推 mike0227: 我相信不會慢的太誇張啦 有沒有快就很難說了 03/04 03:23
→ caseypie: 應用數學研究可以長這樣。 03/04 03:23
推 mmonkeyboyy: 大概去年我才跟一個ibm fortran傳人之一聊過 03/04 03:23
→ mmonkeyboyy: 蠻快的XD~ 03/04 03:24
→ caseypie: 不是你說的那種應用，也不是所謂再往理論鑽 03/04 03:24
→ caseypie: 不需要solver，不需要程式功力，用mathematica可搞定 03/04 03:25
→ mmonkeyboyy: 嗯 我相信 03/04 03:25
推 mmonkeyboyy: BLAS 還是 LAPACK好像有一個就是FORTRAN 03/04 03:33
→ mmonkeyboyy: 後來的人都是往上一直堆 03/04 03:34
→ mmonkeyboyy: 其實很多基本數學包在安裝時要f compiler都是 03/04 03:34
推 mmonkeyboyy: 可能我認識的都比較奇怪 解什麼CFD 原子結構 石油探 03/04 03:38
→ mmonkeyboyy: 索 海潮預測 AI系列的就不說了 03/04 03:40
→ mmonkeyboyy: 可能這種的多是要速度吧 03/04 03:41
→ mmonkeyboyy: 一般也都是這種才有大grant跟SC grant time 03/04 03:42
→ caseypie: 小grant少人分錢，大grant多人分錢，未必哪個比較好 03/04 03:46
→ caseypie: 你說的聽起來都像工程，不像是應數學術界的工作.... 03/04 03:47
推 mmonkeyboyy: 嗯 我就不列上他們的名字了 我只是個打工小弟 03/04 03:49
推 mmonkeyboyy: 依靠在強者我朋友邊上幫忙處理點雜事的小弟 03/04 03:53
推 caseypie: 我不是說做這些的人不在應數的圈子裡，而是他們並非大宗 03/04 04:22
→ caseypie: NYU Courant可能是世界最好的應數研究中心（之一） 03/04 04:23
→ caseypie: 但就連被他們歸類CS領域的研究也不見得對速度有多大要求 03/04 04:24
→ caseypie: 你說的方向比較像是Courant下轄的大氣海洋科學中心CAOS 03/04 04:25
→ caseypie: 但CAOS是被半獨立出去的一個program，由此可見其劃分 03/04 04:26
推 mmonkeyboyy: ....courant都來了Q_Q 03/04 04:59
→ mmonkeyboyy: 你要不要看看machine learning速度要不要 囧> 03/04 04:59
→ caseypie: ML只是Courant列的八個CS研究方向的其中一個 03/04 05:25
推 mmonkeyboyy: 囧> 那我跟你說還有另一個也是要呦~ 因為另一個我有 03/04 05:28
→ mmonkeyboyy: 合作 還不含大氣那個XD 03/04 05:29
→ mmonkeyboyy: 其他我就不熟Q_Q 03/04 05:30
→ caseypie: 那就是應數CS研究方向的2/8=25%，加上數學方向是12.5% 03/04 05:32
→ caseypie: 你抓著整個學門1/8的研究方向來說速度很重要沒有很慘 03/04 05:32
→ caseypie: 我不理解這樣的價值判斷 03/04 05:33
推 mmonkeyboyy: 好吧 我的價值偏差 囧> 03/04 05:33
→ mmonkeyboyy: 大大您正確 我回去好好反省 03/04 05:36
推 mmonkeyboyy: 這好沒有意義的討論 都好 都好 03/04 05:39
→ mmonkeyboyy: 這算文章不要歪樓了 這是篇分享文Q_Q 03/04 05:41
be cool please~
雖然討論好像篇題了，但是覺得我作為原PO好像該回些什麼...
我自己認知是，數值方法的確不是美國大學應數系的主流，至少我申請博班的時候不是
美國做數值研究有名的大學，不少另開了專門的單位
譬如史丹佛 奧斯汀 普林斯頓等等，這些都有數值研究的專門單位
而沒有專門單位的學校，數值方法的研究則常集中在傳統工學院，或是大氣海洋領域
畢竟數值模擬的實用化，以及超級電腦的發展，都從計算流力及計算力學開始
題外話
跟大學不同，美國國家實驗室裡，應數部門卻是專注數值方法跟高效能運算的研究
ANL/ORNL/LBNL/LLNL都是。我在ORNL打雜過，所以我肯定ORNL的情況
至於該把程式效能這事放在什麼地位，或該怎麼看待，我就不評論了，人各有志(??)
至少那些雖然自己寫程式 但是覺得程式能跑就好的人，他們創造了很多就業機會
ORNL/ANL/LLBL都有種單位，在幫那些程式隨便寫的研究者，改寫他們的程式
最後我想再拉回免費的研究工具的討論：使用python不要錢，不怕沒funding！
※ 編輯: ives0228 (71.206.47.136), 03/04/2018 17:30:41
推 yuhung: 看到python就要推！ 03/05 16:23
→ yuhung: 我覺得學校不教python是因為懶，還有些教授覺得python免費 03/05 16:23
→ yuhung: 所以一些資源外掛要擔心出錯（他們認為：免費的最貴） 03/05 16:24
→ yuhung: 所以既然學校買了Matlab，那就繼續用吧！而且商用軟體還 03/05 16:24
→ yuhung: 有一隻團隊幫你維修，儘管這軟體跑起來可以慢得要你命XD 03/05 16:25
推 yuhung: 超大矩陣用Matlab硬幹這個沒問題（礙於環境我幹過XD） 03/05 16:26
→ yuhung: 但拆解矩陣之後重組的過程大概可以讓你看完整場美網決賽XD 03/05 16:27
→ yuhung: fortran當唯一解是歷史包袱+1 如果你待的團隊老闆過去幾 03/05 16:28
→ yuhung: 十年都用fortran，那要你跳到別的幾乎不可能 03/05 16:28
→ yuhung: 例如跑CFD的，老闆過去二、三十年都用fortran，就算老闆 03/05 16:28
→ yuhung: 自己忘了fortran怎麼寫，但他徒子徒孫都用fortran 03/05 16:29
→ yuhung: 整個團隊的技術核心就在那裡，要改變太難了 03/05 16:29
→ yuhung: 不過當商用CFD軟體也做得越來越好的今日，fortran也不是搞 03/05 16:29
→ yuhung: CFD人的唯一解（至少我實驗室有學長很想改用fluentXD） 03/05 16:30
→ saltlake: 數值研究和科學計算計算(計算力學等)研究重點有差別 03/05 18:40
→ saltlake: 工學院或非數學系的幾乎都是計算科學研究。 03/05 18:41
推 mmonkeyboyy: 雖然我不知道大家講什麼 但跟我認知認識差上不小 03/05 21:15
→ mmonkeyboyy: 大概是我廢材學店生所以特別糟吧 Q_Q 03/05 21:15
→ mmonkeyboyy: FORTRAN總是會慢慢退下舞台的 去年NASA才有個計劃 03/05 21:16
→ mmonkeyboyy: 要改它的CFD 不過這要美國人才能參加 FUN3D 03/05 21:16
推 mmonkeyboyy: 我知道最新很多的數值研究都是跟著計算器的特性去提 03/05 21:26
→ mmonkeyboyy: 升和研發 還蠻多跟傳統數值想法有差異 03/05 21:27
推 mmonkeyboyy: 不過一開始也都是用matlab小規模做做 丟丟siam 03/05 22:32
→ mmonkeyboyy: 等到大一點後 就丟好一點的siam 或是專門的期刊 03/05 22:33
→ mmonkeyboyy: 美國很多國家實驗室或是單位都有很多開源軟體 03/05 22:34
→ mmonkeyboyy: 其實會用的話要解很多東西都不用自己刻啦.... 03/05 22:34
推 mmonkeyboyy: 更別提很多商用公司都用這些軟體出客戶報告賺錢 03/05 22:36
→ mmonkeyboyy: 套句某大頭的話(他是數值的沒錯) 不會寫程式要找什 03/05 22:37
→ mmonkeyboyy: 麼工作啦 03/05 22:38
→ mmonkeyboyy: 他是對他系上應數的學生講的 03/05 22:39
推 linux5566: 推 我追蹤你們團隊很久了 10/02 09:14