Bildung und Wissenschaft gehen bei Linux Hand in Hand. Die Akademie mag Open Source im Allgemeinen, und es besteht eine ziemlich gute Chance, dass Sie Linux-Software in Forschungslabors weltweit finden. Wenn Sie sich also mit ausgefeilten mathematischen Tools beschäftigen, können Sie sich genauso gut mit Linux beschäftigen. Leider haben die meisten Desktop-Umgebungen keine eigenen edu-sci-Anwendungen. Nun, KDE schon.
Cantor ist ein vielseitiges wissenschaftliches Analysetool mit Unterstützung für mehrere Backends. Sie können das Programm verwenden, um Python, R, Octave, Scilab, KAlgebra, Qalculate, Maxima und andere Engines auszuführen. Dies macht es als eine einzige Schnittstelle für alle Ihre mathematischen Anforderungen nützlich. Und ich mag den einzigartigen Blickwinkel. Aber funktioniert es? Finden wir es heraus.
Installation &Konfiguration
Das war eher nicht trivial. Ich habe Cantor installiert und dann gestartet, und es hatte nur Qcalculate in der Liste. Ich habe mit den Einstellungen gespielt und versucht, einen Weg zu finden, andere Programme hinzuzufügen. Anfangs hatte ich Octave und Scilab im Sinn, aber es schien keine integrale Möglichkeit zu geben, sie einzubeziehen. Um Fortschritte zu machen, habe ich Octave manuell installiert, aber das hat nichts geändert.
Nach einigem Herumfummeln wurde mir schließlich klar, dass die Funktionalität tatsächlich von zusätzlichen Backends bereitgestellt wird, die Sie installieren müssen - ähnlich wie bei jedem anderen Softwarepaket. Sobald ich diese auf dem System hatte, wurden die anderen Programme in der Benutzeroberfläche von Cantor angezeigt.
apt-cache-Suche cantor
analitza-common - Gemeinsame Dateien für Analitza
cantor - Schnittstelle für mathematische Anwendungen
cantor-backend-julia - Julia-Backend für Cantor
cantor-backend-kalgebra - KAlgebra-Backend für Cantor
cantor-backend-lua - Lua-Backend für Cantor
cantor-backend-maxima - Maxima-Backend für Cantor
cantor-backend-octave - Octave-Backend für Cantor
cantor-backend-python – Python-Backend für Cantor – Übergangspaket
cantor-backend-python2 – Python2-Backend für Cantor
cantor-backend-python3 – Python3-Backend für Cantor
cantor-backend -qcalculate - Qcalculate! Backend für Cantor
cantor-backend-r - R Backend für Cantor
cantor-backend-sage - Sage Backend für Cantor
cantor-dev - Schnittstelle für mathematische Anwendungen - Entwicklungsdateien
fasttree - Stammbäume aus Alignments von Nukleotid- oder Proteinsequenzen
libanalitza-dev - Entwicklungsdateien für Analitza
libcantor-pythonbackend - Basis-Python-Backend für Cantor
Aber auch jetzt gab es eine Diskrepanz - jetzt wurden alle angezeigt. Eine weitere weniger bekannte Tatsache; Cantor zeigt nur diejenigen an, die tatsächlich über eine Art Schnittstelle verfügen. In der Tat können Sie dies über die Einstellungen überprüfen, in denen die verbleibenden Mathematik-Engines angezeigt wurden. Es ist alles ein bisschen verwirrend, und es könnte einfacher und einfacher gemacht werden. Wie eine Schaltfläche, auf der "Weitere Engines hinzufügen" oder so weiter steht.
Oktavspiele
Schließlich hatte ich Octave am Laufen. Ich habe dieses hervorragende Programm schon einige Male zuvor überprüft. Es ist auch fast identisch mit Matlab, was es äußerst nützlich macht - und für mein physikverdrahtetes Gehirn am sinnvollsten ist. Das Arbeiten mit Matrizen ist so, wie es gemacht werden sollte.
Ich habe am Anfang etwas gekämpft. Da ich mit Octave etwas eingerostet war, brauchte ich ein wenig Zeit, um mich an einige Details zu erinnern, insbesondere an die Installation und den Import von Paketen. Ich wollte mehrere ausgefallene 3D-Formen (wie Torus) erstellen, aber dies ist Teil des Geometriepakets, das Sie separat installieren müssen.
Cantor lässt Sie Pakete importieren, aber seltsamerweise nicht installieren, aus irgendeinem Grund:
Am Ende machte ich Fortschritte, aber Octave schien allein einen besseren Job zu machen.
Beachten Sie die zerknitterte Legende.
Und dasselbe über Octave (nativ):
Plotten und Intrigen
Ich fing an, Diagramme aller Art zu erstellen, um zu sehen, wie praktisch Cantor ist. Ich habe meinen alten Code dafür nicht wiederverwendet. Stattdessen habe ich kostenlose Beispiele für Bessel-Ringe aus den Hilfeseiten von Matlab und Octave verwendet. Ich habe dies in Octave und Cantor nebeneinander gemacht, um die Unterschiede in Geschwindigkeit, Syntax und Qualität der erstellten Figuren zu sehen.
Insgesamt waren die Figuren und Bilder in Octave viel schöner. Erstens, schnelleres und flüssigeres Rendern. Zweitens, die Größe der Bilder wird automatisch angepasst, und Sie verlieren keine Qualität. Drittens war das System bei all dem ziemlich leise, und die Ergebnisse waren nahezu augenblicklich. In Cantor führten die gleichen Aktionen zu einem enormen Speicherverbrauch, meine CPU-Lüfter kreischten wie verrückt und die endgültigen Zahlen waren alle zerknittert. Ich konnte hineinzoomen, aber dann sahen sie ganz verschwommen und verschwommen aus.
Ein weiteres Problem ist, dass Cantor Bilder standardmäßig einbettet, sodass sie im Arbeitsbereich erstellt werden. Das sieht ziemlich schlecht aus, und Sie müssen horizontal scrollen, um Ihre Bilder zu finden - wenn Sie erkennen, dass Sie dies überhaupt tun müssen. Zitterndes Verhalten obendrein. Ich habe die Einstellungen geändert, um die Figuren auszublenden, und das hat ein wenig geholfen, aber ich konnte ihre Größe nicht ändern. Die Figuren froren einfach ein und reagierten nicht mehr, und ich musste Cantor ein paar Mal töten. In der Zwischenzeit würden die CPU-Fans aufschreien und der Speicherbedarf in die Höhe schnellen, und selbst mit 16 GB RAM auf meinem Slimbook habe ich den Auslagerungsbereich erreicht, w00t!
Die Zahl wird in Cantor inline angezeigt, das Diagramm sieht verschwommen aus und es ist schwer zu navigieren.
Die CPU- und Speicherauslastung war sehr hoch, wenn Octave über Cantor ausgeführt wurde.
Figuren sind in Octave (nativ) viel schöner und glatter.
Ich konnte Colormaps problemlos verwenden - wenn Octave es also unterstützt, wird Cantor es unterstützen, und ich denke, die gleiche Logik erstreckt sich auf alle anderen Backends. Das bedeutet, dass Sie nicht daran zweifeln müssen, was Cantor tut, Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie die richtigen Pakete installiert haben.
Wenn Sie Pop-out-Plots haben möchten, können Sie diese über die Einstellungen ändern:
Leider hilft das nicht viel; Die Größe der Figur würde sich nicht ändern, das Menü ist ausgeblendet, die Benutzeroberfläche ist eingefroren.
Sonstiges
Cantor bietet Ihnen detaillierte Menüoptionen. Sie können Pakete importieren, 2D- und 3D-Plots erstellen, relevante Backend-Hilfe anzeigen und vieles mehr. In dieser Hinsicht sehr nützlich, und die geführten Assistenten können für Personen hilfreich sein, die mit der Syntax nicht allzu vertraut sind. Dies ist doppelt nützlich, wenn Sie mit mehreren Backends arbeiten, sodass Sie nur wissen müssen, was Sie erhalten möchten, und Cantor übernimmt die Übersetzung. Kuschel.
Probleme
Nun, zusätzlich zu den vielen Usability-Problemen beim Ausführen von Cantor gibt es auch einige ästhetische. Zum Beispiel fühlt sich die Hauptschnittstelle falsch an. Es ist bis auf ein paar Knöpfe völlig leer, also frage ich mich, was das ursprüngliche Design war und warum es nicht implementiert wurde. Jetzt erhalten Sie den Backend-Prompt, und dann wechselt das Tool zur entsprechenden Engine, sodass die Hauptschnittstelle nicht wirklich erforderlich ist.
Es gab hier und da ein paar Kleinigkeiten, und vielleicht funktionierten ein oder zwei Befehle in Cantor im Vergleich zu Octave nicht wirklich. Insgesamt war die Benutzeroberfläche auch viel langsamer, und es war mühsam, das Workspace-Terminal oder wie auch immer es genannt wird, zum Antworten zu bringen. Und die Funktion zum Kopieren und Einfügen ist ziemlich seltsam. Wenn Sie Matlab-Code aus dem Internet holen und in Octave einfügen, besteht eine fast 100-prozentige Chance, dass er Zeile für Zeile angezeigt wird und gut funktioniert. Wenn Sie Code von Cantor kopieren, werden die Zeilenumbruchzeichen verstümmelt, sodass alles als eine einzige Zeile angezeigt wird und Octave nicht wirklich in der Lage wäre, ihn zu validieren.
Schlussfolgerung
Es ist ein Lied, aber es muss verfeinert werden. Cantor scheint ein cleveres Stück Software zu sein, aber es fehlt ihm an Raffinesse und Raffinesse, um seine eigenen Ziele zu erreichen. Ich habe Octave nur getestet, aber ich denke, meine Ergebnisse sind ziemlich bezeichnend. Wenn es schließlich Probleme mit einem Backend gab, müssen diese behoben werden. Und das waren auch keine trivialen Probleme. Langsame Leistung, Speicher- und CPU-Rauschen, eingefrorene Benutzeroberfläche, schlecht aussehende Zahlen.
Auch die Konfiguration muss verbessert werden. Alles in allem ist es sehr schwierig, das zu tun, was Cantor versucht, also ist die Idee wirklich cool. Aber es scheint eine komplexe Aufgabe zu sein, und im Moment bringt sie mehr Leid als Nutzen. Ich würde mir eine reibungslosere Integration und einen cleveren Assistenten wünschen, mit dem Sie Backends hinzufügen können. Vielleicht eine intelligente Zwischenablage, um Code mit anderen Programmen zu teilen. Ich würde ein vollständig HW-beschleunigtes Grafikmodul erwarten, damit alles schnell reagiert und pfirsichfarben aussieht. Schließlich darf Cantor nicht schlechter arbeiten als die nativen Engines, die es repräsentiert, weil es damit seinen eigenen Zweck zunichte macht (oder besser gesagt nicht tut, hi hi). Im Moment ist es ein Rohprodukt und es braucht eine Menge Korrekturen. Aber ich wahrscheinlich, also werde ich in Zukunft testen. Einzigartige Software, los geht's.