2009-02-19 4 views

답변

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물론, 많이 사용됩니다! 나는 Numpy/Scipy과 같은 수치 계산 라이브러리를 처음으로 생각하지 않는다는 것을 알았습니다. 그 코드는 실제로 성숙했지만 실제로는 문서화 도움말을 사용할 수있었습니다. GNU Octave도 있는데, Numpy와 동일한 기능을 많이하지만 Python은 필요하지 않습니다. 약간의 관련이있는 분야는 컴퓨터 대수학 시스템 (Computer Algebra System, CAS)입니다. 기본적으로는 Mathematica와 동등한 소스입니다. 예 : Maxima 및 기타는 http://sage.math.washington.edu/home/wdj/sigsam/opensource_math.html에 나열됩니다. 시각화 라이브러리, 즉 2D 및 3D 플롯 및 그림 작성과 관련하여 도움을받을 수도 있습니다. Scipy의 경우 가장 일반적으로 사용되는 플롯 생성기는 예를 들어 Matplotlib입니다. 또한 몇 가지 검색을 통해 찾을 수있는 특수화 된 데이터 시각화 도구가 많이 있습니다.

개인적으로 많은 작업이 필요하다고 생각하는 영역 중 하나는 이전 단락에서 언급 한 프로그램 용 GUI를 만드는 것입니다. Matlab 및 Mathematica와 같은 상업적 프로그램이 오픈 소스에 상응하는 것보다 유리한 점 중 하나는 사용하기 쉬운 그래픽 인터페이스입니다. 유용한 인터페이스를 사용하는 것은 커맨드 라인 푸에 익숙하지 않은 과학자들에게 유용 할 것이지만 오픈 소스 프로젝트는 길이가이고 따라 잡을 수 있습니다.

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프로젝트는 주로 과학 커뮤니티에 기여하고 있습니다. 나는 그들이 당신이 제공 할 수 있다고 생각한 어떤 도움에 감사 할 것이라고 확신합니다. 내가 BOINC을 알고

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, 당신은 지역 대학에 연락을 시도하고있는 경우 요청할 수 있습니다 연구원 (학생 또는 교수)의 개발 도움이 필요합니다. 당신은 여전히 ​​찾고 있다면

내 프로필 페이지를 통해 저에게 연락 주시기 바랍니다 - 나는 소프트웨어를 필요로하는 하드웨어 제품을 알고 -이 연구 (화학 및 생물학)

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원자력 물리학 공동체는 오픈 소스 방법론을 사용하여 개발 된 ROOT을 많이 사용합니다. 그들은 많은 어려움없이 제안과 패치를 받아들입니다. 주요 작업은 C++이지만 다른 언어에 대한 바인딩 및 지원도 있습니다.

다른 분야에는 고유 한 도메인 별 도구가있을 것입니다. 예를 들어, 전산 유체 역학 (Computational Fluid Dynamics)과 유한 요소 시스템 (Finite Element systems)이 있다는 것을 알고 있습니다.

둘러보기. 도메인 지식이 도움이 될 것이지만, 대부분의 큰 도구는 RDBMS 액세스, GUI, 문서 등과 같은 일상적인 작업에 도움이 필요합니다 ...

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화학 분야에서 많은 주목할만한 기회가 있습니다. 블루 오벨 리스크 (http://www.blueobelisk.org)로 구성된 오픈 소스 커뮤니티가 많이 있습니다. 이전의 화학 지식이 필요하지 않은 시각화 및 알고리즘에 크게 기여했으며 커뮤니티는 도움을 원하는 사람에게 매우 환영합니다.

달성 된 표준의 예로는 분자 및 기타 화학을 3D로 시각화하는 Jmol (http://www.jmol.org)을 살펴보십시오.

플랫폼/언어간에 포팅을 수행 할 수있는 진정한 기회가 있습니다. 가장 일반적인 것들은 Java, Python, C++이며 우리는 C#으로 작업 해 왔습니다. 에이스 프로그래머가 될 필요는 없습니다. 데이터 표준, 데이터 리소스, 튜토리얼, 패키징, 설치자, 테스트 등에 대한 기여도는 모두 매우 중요합니다.

일부 프로젝트는 Sourceforge의 상위 100-500 개 프로젝트에 속합니다.

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당신이 조금 넘는 프로젝트를 찾거나 정말로 기여할 수는 없지만 여전히 아이디어를 좋아한다면 언제나 기부 할 수 있다는 것을 잊지 마십시오!

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