- вельми своєрідна САE-програма. Давно завоював популярність як неперевершений редактор математичних текстів. У MathCad немає як такого мови програмування. Обчислення здійснюються на рівні візуальної запису виразів в загальновживаною математичній формі. "Движок" символьних обчислень запозичений з Maple. MathCad хороший для невеликого обсягу обчислень, він надає широкі можливості для оформлення роботи у звичному вигляді. Великі можливості імпорту/експорту даних, інтеграція з Internet, можливість роботи з електронними таблицями Excel всередині MathCad-документа. (Згідно [7]). br/>В
Малюнок 1.1 - Система Mathcad
.2.4 Mathematica (малюнок 1.2) - одна з найпотужніших систем. Володіє виключно великою функціональною надмірністю (є навіть можливість синтезування звуку). Великий виграш Mathematic'е дає висока швидкість чисельних обчислень. До недоліків слід віднести незвичайний мова програмування, який компенсується досить докладної системою допомоги (згідно [5]). br/>В
Малюнок 1.2 - Система Mathematica
1.2.5 Maple
Це, мабуть, сама вдало збалансована система, безперечний лідер за можливостями символьних обчислень. Оригінальний символьний "движок" поєднується з легкозапоминающиеся структурним мовою програмування. Maple легко може бути використаний і для невеликих завдань і для серйозних проектів. p> Великий "плюс" Maple - висока інтеграція середовища, відмінний Help.
До недоліків слід віднести іноді необгрунтовану "задума" системи.
Існують наступні версії програми: Maple V Release 3 <# "justify"> 1.3 Реалізація чисельних методів рішення диференціальних рівнянь в Mathcad
Всі чисельні методи вирішення ОДУ засновані на апроксимації диференціальних рівнянь різницевими аналогами. Залежно від конкретної форми апроксимації виходять алгоритми різної точності і швидкодії. У Mathcad використаний найбільш популярний алгоритм Рунге-Кутта четвертого порядку, описаний в більшості книг по методах обчислень. Він забезпечує малу погрішність для широкого класу систем ОДУ за винятком жорстких систем. Тому в більшості випадків варто застосовувати функцію rkfixed. Якщо з різних причин час розрахунків стає критичним або точність незадовільна, варто спробувати замість rkfixed інші функції, тим більше, що зробити це дуже просто завдяки однаковому набору параметрів. Для цього потрібно тільки поміняти ім'я функції в програмі. Функція Rkadapt може бути корисна у випадку, коли відомо, що рішення на розглянутому інтервалі змінюється слабо або існують ділянки повільних і швидких його змін. Метод Рунге-Кутта із змінним кроком розбиває інтервал не так на рівномірні кроки, а більш оптимальним способом. Там, де рішення змінюється слабо, кроки вибираються більш рідкісними, а в областях його сильних змін - частими. У результаті для досягнення однакової точності потрібне менше число кроків, ніж для rkfixed. Метод Булірша-Штера Buistoer...
