La educación y la ciencia van de la mano con Linux. A la academia le gusta el código abierto en general, y es muy probable que encuentre software de Linux en laboratorios de investigación de todo el mundo. Entonces, si incursionas en herramientas matemáticas sofisticadas, también podrías incursionar en Linux. Por desgracia, la mayoría de los entornos de escritorio no tienen sus propias aplicaciones edu-sci. Bueno, KDE lo hace.
Cantor es una herramienta de análisis científico multipropósito, con soporte para múltiples backends. Puede usar el programa para ejecutar Python, R, Octave, Scilab, KAlgebra, Qalculate, Maxima y otros motores. Esto lo hace útil como una interfaz única para todas sus necesidades matemáticas. Y me gusta el ángulo único. ¿Pero funciona? Averigüémoslo.
Instalación y configuración
Esto fue bastante no trivial. Instalé Cantor y luego lo lancé, y solo tenía Qalculate en la lista. Jugué con la configuración, tratando de encontrar una manera de agregar otros programas. Para empezar, tenía en mente a Octave y Scilab, pero no parecía haber una forma integral de incluirlos. Intentando progresar, instalé Octave manualmente, pero esto no cambió nada.
Después de un poco de manipulación, finalmente me di cuenta de que la funcionalidad en realidad la proporcionan backends adicionales, que debe instalar, al igual que cualquier otro paquete de software. Una vez que los tuve en el sistema, los otros programas se mostraron en la interfaz de Cantor.
apt-cache search cantor
analitza-common - archivos comunes para Analitza
cantor - interfaz para aplicaciones matemáticas
cantor-backend-julia - Julia backend para Cantor
cantor-backend-kalgebra - KAlgebra backend para Cantor
cantor-backend-lua - Lua backend para Cantor
cantor-backend-maxima - Maxima backend para Cantor
cantor-backend-octave - Octave backend para Cantor
cantor-backend-python - Backend de Python para Cantor -- paquete de transición
cantor-backend-python2 - Backend de Python2 para Cantor
cantor-backend-python3 - Backend de Python3 para Cantor
cantor-backend -calculate - ¡Calculate! backend para Cantor
cantor-backend-r - R backend para Cantor
cantor-backend-sage - Sage backend para Cantor
cantor-dev - interfaz para aplicaciones matemáticas - archivos de desarrollo
fasttree - árboles filogenéticos a partir de alineaciones de secuencias de nucleótidos o proteínas
libanalitza-dev - archivos de desarrollo para Analitza
libcantor-pythonbackend - Backend base de Python para Cantor
Pero incluso ahora, había una discrepancia:ahora se mostraban todos. Otro hecho menos conocido; Cantor mostrará solo aquellos que realmente tengan algún tipo de interfaz. De hecho, puede verificar esto a través de la configuración, donde aparecían los motores matemáticos restantes. Es todo un poco confuso, y podría hacerse más fácil y simple. Como un botón que dice "Agregar más motores" o lo que sea.
Juegos de octava
Eventualmente, tuve a Octave corriendo. He revisado este excelente programa varias veces antes. También es casi idéntico a Matlab, lo que lo hace extremadamente útil y tiene más sentido para mi cerebro conectado a la física. Trabajar con matrices es la forma en que debe hacerse.
Luché un poco al principio. Al estar un poco oxidado con Octave, me tomó un poco de tiempo recordar algunos de los detalles, sobre todo cómo instalar e importar paquetes. Quería crear varias formas 3D elegantes (como Toro), pero esto es parte del paquete de geometría, que debe instalar por separado.
Cantor le permite importar paquetes, pero extrañamente, no los instala, por alguna razón:
Al final, estaba progresando, pero Octave, por sí solo, parecía estar haciendo un mejor trabajo.
Observe la leyenda arrugada.
Y lo mismo trazado a través de Octave (de forma nativa):
Trama y maquinación
Empecé a hacer gráficos de todo tipo, para ver qué tan práctico es Cantor. No reutilicé mi antiguo código para esto. En su lugar, utilicé ejemplos gratuitos de anillos de Bessel de las páginas de ayuda de Matlab y Octave. Hice esto en Octave y Cantor uno al lado del otro, para ver las diferencias en velocidad, sintaxis y calidad de las figuras creadas.
En general, las figuras y las imágenes eran mucho mejores en Octave. Uno, renderizado más rápido y suave. Dos, las imágenes cambian de tamaño automáticamente y no pierdes calidad. Tres, el sistema fue bastante silencioso al hacer todo esto, y los resultados fueron casi instantáneos. En Cantor, las mismas acciones resultaron en una enorme huella de memoria, los ventiladores de mi CPU chillaban como locos y las cifras finales estaban todas arrugadas. Pude acercar el zoom, pero luego se veían borrosos y borrosos.
Otro problema es que, de forma predeterminada, las imágenes en línea de Cantor, por lo que se crean en el área del espacio de trabajo. Esto se ve bastante mal, y necesita desplazarse horizontalmente para encontrar sus imágenes, si se da cuenta de que esto es lo que debe hacer en primer lugar. Comportamiento nervioso, además de eso. Cambié la configuración para mostrar las figuras, y esto ayudó un poco, pero no pude cambiar su tamaño. Las figuras simplemente se congelaban y dejaban de responder, y tuve que matar a Cantor varias veces. Mientras tanto, los fanáticos de la CPU gritarían y la huella de memoria se dispararía, e incluso con 16 GB de RAM en mi Slimbook, presioné el espacio de intercambio, ¡w00t!
La figura se muestra en línea en Cantor, el gráfico se ve borroso y es difícil navegar.
CPU, el uso de memoria era realmente alto cuando se ejecutaba Octave a través de Cantor.
Las figuras son mucho más agradables y suaves en Octave (de forma nativa).
Pude usar mapas de colores muy bien, así que si Octave lo admite, Cantor lo admitirá, y supongo que la misma lógica se extiende a todos los demás backends. Esto significa que no necesita dudar de lo que esté haciendo Cantor, solo debe asegurarse de tener instalados los paquetes correctos.
Si desea tener gráficos emergentes, puede cambiarlos a través de Configuración:
Por desgracia, esto no ayuda mucho; la figura no cambia de tamaño, el menú está oculto, la interfaz de usuario está congelada.
Otras cosas
Cantor le ofrece opciones de menú detalladas. Puede importar paquetes, crear gráficos 2D y 3D, mostrar ayuda de back-end relevante y más. Bastante útil en este sentido, y los asistentes guiados pueden ser útiles para las personas que no están muy familiarizadas con la sintaxis. Esto es doblemente útil si trabaja con múltiples backends, por lo que solo necesita saber qué desea obtener y Cantor se encargará de la traducción. Custy.
Problemas
Ahora, además de los muchos problemas de usabilidad al ejecutar Cantor, también hay algunos estéticos. Por ejemplo, la interfaz principal se siente mal. Está completamente vacío salvo por algunos botones, así que me pregunto cuál era el diseño original y por qué no se implementó. Ahora, obtiene el indicador de back-end y luego la herramienta cambia al motor relevante, por lo que la interfaz principal no es realmente necesaria.
Hubo algunos inconvenientes aquí y allá, y tal vez uno o dos comandos realmente no funcionaron en Cantor, en comparación con Octave. En general, la interfaz también era mucho más lenta, y fue un dolor conseguir que respondiera la terminal del espacio de trabajo o como se llame. Y la funcionalidad de copiar y pegar es bastante rara. Si toma el código de Matlab de la web y lo pega en Octave, hay casi un 100 % de posibilidades de que se muestre línea por línea y funcione bien. Si copia el código de Cantor, los caracteres de nueva línea se alterarán, por lo que todo se mostrará como una sola línea y Octave no podrá validarlo.
Conclusión
Es una canción, pero necesita refinamiento. Cantor parece una pieza inteligente de software, pero carece de refinamiento y sofisticación para alcanzar sus propios objetivos. Solo probé Octave, pero creo que mis hallazgos son bastante indicativos. Después de todo, si hubo problemas con un backend, sean los que sean, deben solucionarse. Y estos tampoco eran problemas triviales. Rendimiento lento, ruido de memoria y CPU, interfaz congelada, cifras de mal aspecto.
La configuración también necesita ser mejorada. En general, es muy difícil hacer lo que intenta Cantor, por lo que la idea es realmente genial. Pero parece ser una tarea compleja y, por el momento, trae más problemas que beneficios. Me gustaría ver una integración más fluida y un asistente inteligente que le permita agregar backends. Tal vez un portapapeles inteligente para compartir código con otros programas. Esperaría un módulo de gráficos totalmente acelerado por HW, por lo que todo responde rápido y se ve excelente. Finalmente, Cantor no debe funcionar peor que los motores nativos que representa, porque invalida su propio propósito al hacer eso (o más bien no hacer eso, hola, hola). Por el momento, es un producto en bruto y necesita muchas correcciones. Pero me gusta, así que estaré probando en el futuro. Software único, aquí voy.