L'éducation et la science vont de pair avec Linux. L'académie aime l'open source en général, et il y a de fortes chances que vous trouviez des logiciels Linux dans les laboratoires de recherche du monde entier. Donc, s'il vous arrive de vous essayer à des outils mathématiques sophistiqués, autant vous essayer à Linux. Hélas, la plupart des environnements de bureau n'ont pas leurs propres applications edu-sci. Eh bien, KDE le fait.
Cantor est un outil d'analyse scientifique polyvalent, prenant en charge plusieurs backends. Vous pouvez utiliser le programme pour exécuter Python, R, Octave, Scilab, KAlgebra, Qalculate, Maxima et d'autres moteurs. Cela le rend utile en tant qu'interface unique pour tous vos besoins en mathématiques. Et j'aime l'angle unique. Mais est-ce que ça marche ? Découvrons.
Installation et paramétrage
Ce n'était pas trivial. J'ai installé Cantor, puis je l'ai lancé, et il n'y avait que Qalculate dans la liste. J'ai joué avec les paramètres, essayant de trouver un moyen d'ajouter d'autres programmes. J'avais Octave et Scilab en tête, pour commencer, mais il ne semblait pas y avoir de moyen intégral de les inclure. En essayant de progresser, j'ai installé Octave manuellement, mais cela n'a rien changé.
Après quelques manipulations, j'ai finalement réalisé que la fonctionnalité est en fait fournie par des backends supplémentaires, que vous devez installer - un peu comme n'importe quel autre progiciel. Une fois que je les ai eus sur le système, les autres programmes se sont affichés dans l'interface du Cantor.
apt-cache search cantor
analitza-common - fichiers communs pour Analitza
cantor - interface pour les applications mathématiques
cantor-backend-julia - backend Julia pour Cantor
cantor-backend-kalgebra - Moteur KAlgebra pour Cantor
cantor-backend-lua - Moteur Lua pour Cantor
cantor-backend-maxima - Moteur Maxima pour Cantor
cantor-backend-octave - Moteur Octave pour Cantor
cantor-backend-python - Backend Python pour Cantor -- paquet de transition
cantor-backend-python2 - Backend Python2 pour Cantor
cantor-backend-python3 - Backend Python3 pour Cantor
cantor-backend -qalculer - Qalculer ! backend pour Cantor
cantor-backend-r - backend R pour Cantor
cantor-backend-sage - backend Sage pour Cantor
cantor-dev - interface pour applications mathématiques - fichiers de développement
fasttree - arbres phylogénétiques à partir d'alignements de séquences nucléotidiques ou protéiques
libanalitza-dev - fichiers de développement pour Analitza
libcantor-pythonbackend - backend Python de base pour Cantor
Mais même maintenant, il y avait une différence - maintenant, ils étaient tous montrés. Un autre fait moins connu; Cantor n'affichera que ceux qui ont réellement une sorte d'interface. En effet, vous pouvez le vérifier via les paramètres, où les moteurs mathématiques restants apparaissaient. C'est un peu déroutant, et cela pourrait être rendu plus facile et plus simple. Comme un bouton qui dit "Ajouter plus de moteurs" ou autre.
Jeux d'octave
Finalement, j'ai fait courir Octave. J'ai passé en revue cet excellent programme plusieurs fois auparavant. Il est également presque identique à Matlab, ce qui le rend extrêmement utile - et plus logique pour mon cerveau câblé en physique. Travailler avec des matrices est la façon dont cela devrait être fait.
J'ai un peu galéré au début. Étant un peu rouillé avec Octave, il m'a fallu un peu de temps pour me souvenir de certains détails, notamment comment installer et importer des packages. Je voulais créer plusieurs formes 3D fantaisistes (comme Torus), mais cela fait partie du package geometry, que vous devez installer séparément.
Cantor vous permet d'importer des packages, mais étrangement - pas de les installer, pour une raison quelconque :
Au final, je faisais des progrès, mais ensuite Octave, tout seul, semblait faire un meilleur travail.
Remarquez la légende froissée.
Et la même chose tracée via Octave (nativement) :
Tracé et intrigue
J'ai commencé à faire des graphiques de toutes sortes, pour voir à quel point Cantor était pratique. Je n'ai pas réutilisé mon ancien code pour cela. Au lieu de cela, j'ai utilisé des exemples gratuits d'anneaux de Bessel des pages d'aide Matlab et Octave. Je l'ai fait dans Octave et Cantor côte à côte, pour voir les différences de vitesse, de syntaxe et de qualité des figures créées.
Dans l'ensemble, les figures et les images étaient bien plus belles dans Octave. Un rendu plus rapide et plus fluide. Deuxièmement, les images se redimensionnent automatiquement et vous ne perdez aucune qualité. Troisièmement, le système était plutôt silencieux lors de tout cela, et les résultats étaient quasi instantanés. Dans Cantor, les mêmes actions ont entraîné une énorme empreinte mémoire, mes fans de CPU hurlaient comme des fous et les chiffres finaux étaient tous écrasés. J'ai pu effectuer un zoom avant, mais ils semblaient tous flous et flous.
Un autre problème est que, par défaut, Cantor inline les images, elles sont donc créées dans la zone de l'espace de travail. Cela semble assez mauvais et vous devez faire défiler horizontalement pour trouver vos images - si vous réalisez que c'est ce que vous devez faire en premier lieu. Comportement nerveux, en plus de cela. J'ai modifié les paramètres pour faire apparaître les chiffres, et cela a aidé un peu, mais je n'ai pas pu les redimensionner. Les chiffres se figeaient et devenaient insensibles, et j'ai dû tuer Cantor plusieurs fois. Pendant ce temps, les ventilateurs du processeur hurlaient et l'empreinte mémoire montait en flèche, et même avec 16 Go de RAM sur mon Slimbook, j'atteignais l'espace d'échange, w00t !
La figure est affichée en ligne dans Cantor, le graphique semble flou et il est difficile de naviguer.
CPU, l'utilisation de la mémoire était très élevée lors de l'exécution d'Octave via Cantor.
Les figures sont beaucoup plus belles et plus fluides dans Octave (nativement).
J'ai pu utiliser les palettes de couleurs très bien - donc si Octave le prend en charge, Cantor le prendra en charge, et je suppose que la même logique s'étend à tous les autres backends. Cela signifie que vous n'avez pas besoin de douter de ce que fait Cantor, vous devez simplement vous assurer que les bons packages sont installés.
Si vous souhaitez avoir des tracés contextuels, vous pouvez les modifier via Paramètres :
Hélas, cela n'aide pas beaucoup; la figure ne se redimensionne pas, le menu est masqué, l'interface utilisateur est figée.
Autres trucs
Cantor vous donne des options de menu détaillées. Vous pouvez importer des packages, créer des tracés 2D et 3D, afficher l'aide principale pertinente, etc. Très utile à cet égard, et les assistants guidés peuvent être utiles aux personnes qui ne sont pas trop familières avec la syntaxe. Ceci est doublement utile si vous travaillez avec plusieurs backends, vous n'avez donc qu'à savoir ce que vous voulez obtenir, et Cantor se chargera de la traduction. Confortable.
Problèmes
Maintenant, en plus des nombreux problèmes d'utilisation lors de l'exécution de Cantor, il y a aussi des problèmes esthétiques. Par exemple, l'interface principale se sent mal. Il est complètement vide à l'exception de quelques boutons, donc je me demande quel était le design original et pourquoi il n'a pas été implémenté. Maintenant, vous obtenez l'invite du backend, puis l'outil passe au moteur approprié, de sorte que l'interface principale n'est pas vraiment nécessaire.
Il y avait quelques soucis ici et là, et peut-être qu'une ou deux commandes ne fonctionnaient pas vraiment dans Cantor, par rapport à Octave. Dans l'ensemble, l'interface était également beaucoup plus lente et il était difficile de faire répondre le terminal de l'espace de travail ou tout ce qu'il appelle. Et la fonctionnalité copier-coller est assez bizarre. Si vous récupérez du code Matlab sur le Web et que vous le collez dans Octave, il y a presque 100 % de chances qu'il soit affiché ligne par ligne et qu'il fonctionne correctement. Si vous copiez le code de Cantor, les caractères de retour à la ligne seront mutilés, donc tout sera affiché sur une seule ligne, et Octave ne pourra pas vraiment le valider.
Conclusion
C'est une chanson, mais elle a besoin d'être peaufinée. Cantor semble être un logiciel intelligent, mais il manque de raffinement et de sophistication pour atteindre ses propres objectifs. Je n'ai testé qu'Octave, mais je pense que mes conclusions sont assez indicatives. Après tout, s'il y avait des problèmes avec un backend, quel qu'il soit, ils doivent être corrigés. Et ce n'étaient pas non plus des problèmes triviaux. Performances lentes, bruit de la mémoire et du CPU, interface gelée, mauvais chiffres.
La configuration doit également être améliorée. Dans l'ensemble, c'est très difficile de faire ce que Cantor essaie, donc l'idée est vraiment cool. Mais cela semble être une tâche complexe, et pour le moment, cela apporte plus de malheurs que d'avantages. J'aimerais voir une intégration plus fluide et un assistant intelligent qui vous permet d'ajouter des backends. Peut-être un presse-papiers intelligent pour partager du code avec d'autres programmes. Je m'attendrais à un module graphique entièrement accéléré par le matériel, donc tout répond rapidement et semble pêche. Enfin, Cantor ne doit pas fonctionner plus mal que les moteurs natifs qu'il représente, car il invalide son propre objectif en faisant cela (ou plutôt en ne faisant pas cela, hi hi). Pour le moment, c'est un produit brut, et il a besoin de beaucoup de correctifs. Mais j'aime bien, donc je testerai à l'avenir. Logiciel unique, c'est parti.