现在有公司在做国产的计算机代数/数值软件吗（类似 matlab, mathematica 这种）

[mathzhaoliang]

我想知道国内是否有公司或者团队在开发类似 matlab, mathematica 这样的计算机代数软件系统？有的话团队带头人是否靠谱？

美国人一套软件卖你好几万，总这样下去不是个事。中国人不能永远在这些基础软件上受制于人。随着大家对高等教育的质量要求越来越高，对好的软件的需求也越来越大。中国不缺优秀的程序员，但好的程序员都去互联网公司赚钱也非长久之计，提高产业竞争力的核心还是要归结到基础科学上来。

我个人有一些数学和编程方面的经验，希望从事这方面的工作，但能力浅薄，闭门造车肯定不行，现在已经不是 Wolfram 当年一己之力搞个原型出来就可以到处卖的时代了，所以请 V 友提供下这方面的信息，谢谢！

个人背景：本人博士毕业于北大数学学院，数学和算法还可以，会用 C 和 python.

[whitewhite]

板凳瓜子，等大佬

[gowl]

我觉得从商业和工程以及设计上超越这两位前辈的难度都太大。

[gggxxxx]

这类软件专业性太强了，国内互联网的程序员大多连高级算法都够呛。
做这类软件最需要的不是程序员的编码能力，而是对数学概念抽象能力。
非常支持国产。

[gowl]

比价格的话又有免费的……

[nbndco]

python 和 R 还不够么？

[gowl]

你可以换个思路，比如说做一个 AI 领域的 Mathematica。

[mathzhaoliang]

@gowl 我觉得可以在算法上下功夫，主攻各种机器学习算法（或者加密算法 /排序算法.. 等等等等），搞差异化竞争啊。如果有一个帮助大家入门各种机器学习算法的软件还是有用的。

最好开放 lisp 和 python 接口，这样大家既可以用 mma 风格的函数式，也可以用 matlab 的 numpy/matpotlib。

最后，超越对手的难度大并不是不去做它们的理由，因为难度大才更值得去努力。我不要求几年以后就上市拿股票买房子，我的愿望是有生之年写一个国产软件打败 mma 和 matlab.

[gowl]

有开创性的东西一开始的时候还真的得闭门造车。

[mathzhaoliang]

@nbndco 如果够的话，那 matlab 和 mma 为啥还有人用？ python 可以在代数数域上做多项式分解，求椭圆曲线离散对数？

[gowl]

产品和技术是不一样的。你可以算法世界第一高效，但是从那里到产品仅仅是万里长征第一步。

[green15]

数值分析有开源免费软件……忘了叫啥名了，以前用过

[gowl]

一般软件涉及到“图形”，就不是靠谁聪明了，而是更多地依赖多年的产品积累。

[yech1990]

国内有的话也是基于 R 之类的在做二次开发，有点类似微软的 enterpriseR 那样。
个人觉得做成这个事基础是先开发一门高效的静态语言，然后才是各种算法库的支持，可视化的实现。而现在从头搞一门语言推广难度略大，MATLAB，R，Python 都诞生于最好的时代，大家都在写汇编的时候，这些语言再怎么折腾都是“简单易懂”的。而在加一个语法糖都要吵半年的时代，门槛会很高。
是不是私底下有团队在开发就不清楚了。。

[gowl]

个人智能助理领域似乎还没有“可用”的。最牛的 Siri 可能连猫的”智商“都没有。楼主可以试试这个领域。纯数学软件从头做是做不到 MMA 那样全面的，这是功能上；价格上打不过免费。但是智能助理做到世界第一还是有可能的：）估计我这个频率回复，一会儿就要被 suspend 了，要是不能回复你，可别怪我哦：）

[nbndco]

@mathzhaoliang http://www.sympy.org/en/index.html 这个可以用么，我也不搞这个，不确定。

但是现在用 Matlab 的人真心已经很少了，剩下的更多的也还是在用 simulink。

而且你是要搞成啥，如果是开源的，你直接投身现有开源框架添砖加瓦就可以了，我很难想象一个商业软件没有对应的开源版本，唯一的问题是开源的在功能上往往是斗不过商业软件；如果是商业软件，那么只有这两家还是有原因的。

[mathzhaoliang]

@gowl mma 是上世纪八十年代开发出来的，历经了三十年的积累迭代和上百位数学 /编程专家的打磨才有今天，而且需要一个非常稳定的团队。这个壁垒很高，但也没有不可逾越，在今天技术的基础上，我们花上十来年做个比它好的总是不难的。难的地方不在技术，难在人才不愿意做这种来钱慢的事情，大多数人的想法是我今年来了起薪有没有一个月 20k?啥时候给股票？我四十岁的时候能财务自由不？纳斯达克敲钟的时候给个镜头不？做这种软件需要一个核心团队持续十几年做冷板凳。这种人来了也坐不住，这是关键。

[seraphv3]

清华原来有个团队在做 mathμ，是一个类似 mathematica 的系统，还写了一本讲算法的书《计算机代数系统的数学原理》，好像后来这批同学毕业了之后这个项目就不太活跃。

[mathzhaoliang]

@nbndco sympy 效率和功能上都不能和 mma 相比，这个不用想。我举个例子，实现椭圆函数的包 mpmath 是一个个人爱好者开发的，我看过源码，写的不咋地，功能也很有限，其里面用到的高精度数值计算库也是 python 开发的，与 mma 自己本身内置的高精度数值计算算法无法相提并论。

[yech1990]

如果是按照 7 楼的描述，怎么像是要做一个闭源的 GSL

[mathzhaoliang]

@seraphv3 那个项目现在看是个噱头，我当年在北大的时候还为此专门去过清华，见了他们的主创一面。其实他志并不在此。不过项目初心还是不错的，作品对本科生来说也很棒了。

[gowl]

mma 的公司有约 800 个全职，这些人每年都在拿着体面的工作改进 mma 的各个方面。超越它应该是越来越难的吧？

[nbndco]

@mathzhaoliang 我相信这些开源的东西不太可能比得上商业版的。

问题是你自己都说了不能看钱，核心竞争力是情怀。可开源的情怀是为了全人类，你的情怀是为了让中国人赚中国人的钱。我觉得竞争力不强啊……

[gowl]

我不是为了打击楼主而打击楼主，而是怕你误入歧途，浪费了时间……

[mathzhaoliang]

@yech1990 不用想那么复杂，底层就是 C/C++,　最多有少量汇编或者 fortran. 但是确实需要实现自己的数据类型（高精度计算不可能使用机器精度），顶层开放的编程语言相对没那么重要（个人感觉）。

[Biggoldfish]

问题是这种软件搞一套“国产”出来的有多少意义呢？ MATLAB Mathmatica 凝聚了无数数学家和工程师的努力，本身就值这个授权费用，而且也有 Octave、Scilab 一类的开源产品。“不能永远在这些基础软件上受制于人”，那是不是所有的教科书都得自己编写，发表论文的期刊都是国内的，甚至数学符号也来一套国产的才行呢？
私以为，以楼主的数学和计算机基础，应该做一些更有开创性的工作，而不是干这种“重复造轮子”的活。

[gowl]

我在 14 楼的建议其实是个好建议～

[gowl]

-O 3 的话基本不用考虑折腾汇编了……

[nbndco]

@gowl -O 3 一般是不够的，实现底层算法需要考虑的比这个多。

[Qianyu]

Mathematica 的开源替代 Maxima
MATLAB 的开源替代 Octave
如果 lz 不是想做商业的赚钱的话，可以考虑对这两个做贡献

[mathzhaoliang]

@gowl 这个看你怎么定义歧途了。开发国产操作系统，国产芯片比这还难呢，都是歧途喽？当然国产数学软件没那么重要，没有也不影响中国崛起，最多面子上不好看 ...

[gowl]

对个体来讲浪费时间的歧途～

[Or2]

可以写 Python 的收费 library 可以参考 plotly
Python 科学计算的很多 library 确实很差。

[gowl]

你要知道，我拦你是爱你。

芯片是因为有了自己的，买别人的就可以压价了。操作系统有免费的，不一定要自己做。很多不便宜的高级品都是中国造的，也不一定能为国人撑面子啊……

[gggxxxx]

软件是人类发明的工具，是用来解决某个事情或者提升效率的。显然国产化意义重大，商业上潜力更是巨大。
这类软件在国内处境是属于没有被用户正确认识，所以基本没有国内软件公司做。而美帝越战时期就开始把数据分析这套理念运用在战争等领域，当时用的电脑还是穿孔卡输入。

[ouqihang]

这些项目由高校发起，然后进入商业运营比较好，但国内高校你懂的。

[gowl]

曲线救国：1、做一个超级赚钱的公司； 2、收购 mma。

[mathzhaoliang]

@Biggoldfish
@Qianyu

我的想法不是复制一个 mma 或者 matlab 出来，那肯定浪费时间，做出来了恐怕也没多少人用。搞差异化是必然的。我的初步想法是集中在算法上，比如一个工程专业的学生，他要学习矩阵的 LU 分解，或者通信专业的要学习 BCH 码的编码解码算法，或者现在流行的深度学习，等等。可以让软件在算法与人的交互上下下功夫。。。

Wolfram 这种公司其实很赚钱，而且竞争压力很小，过得很滋润。。。所以这并不是一个单纯靠情怀忽悠人的工作。

[abmin521]

看过楼主的数学那个 repo 比较赞

国内和国外不同 生存压力比较大

[mathzhaoliang]

@gowl 能搞这种软件创业的要么是高校，要么是大公司，要么就是王思聪这种不愁吃穿的富二代（不过好像还没有这种会写代码的富二代）。有一些创业孵化项目大概可以起步的时候资助下，但是恐怕撑不到出成果那天。我打算自己先上着班，业余时候积累下代码，想想架构，也许有一天合适了再扯大旗拉队伍。

[mathzhaoliang]

@abmin521 嘿嘿刚更新了个新脚本


还有很多高维(>3) 和非欧空间里的奇妙数学对象没写呢！

[squid157]

想在原来那个领域取代是不太可能的，大多数人都是习惯用某一个。

不过想想什么新的领域，应该会好。只是现在可能都流行做开源的东西了，不能直接带来盈利。

[parkcg]

要么已经财务自由了有兴趣研究这方面的东西，要么就工作比较稳定的组个团队兼职做。
国内生存压力太大了，而且资本市场很浮躁，不可能投资一个 10 年都不一定盈利的公司。

[v2register]

Wolfram Mathematica 已经开发 30 多年了
https://en.wikipedia.org/wiki/Wolfram_Mathematica

[l1093178]

为什么不直接考虑给 Sympy Scipy 做贡献呢？

[marcolin]

还是有人想过做的，比如有个叫杉数科技的公司，创始人是斯坦福叶荫宇教授（冯·诺依曼理论奖的唯一一位华人得主）的学生。他们最早是想做优化算法的软件包，可能类似 linpack 这种。后来应该也是不好做，现在换方向做一些更落地的工程性的东西，还拿了不少订单和投资

[stevenbipt]

感觉够呛，也许做出来可能能实现，但是能优化到那个程度就不容易了，而且推广出去也不容易

[casstiel]

julia 了解一下

[yianing]

octave 了解一下

[mathzhaoliang]

@yianing 我用过，不咋地啊。

[mathzhaoliang]

@casstiel
@yianing

octave, sage, magma, maple 这些我都用过，都不满意。octave 是个阉割的 matlab，我的愿望是 beat matlab，怎么用个 octave 就行了？ maple, magma 这些侧重代数符号计算，UI 做的很差，可视化也不行，语言也很啰嗦。sage 就不说了，一锅大杂烩。

[bleaker]

如果不是想骗经费（没有任何贬义，大家都是讨生活的），那么重点是做好东西，而不是做国产的东西

[austinchou0126]

octave 了解一下

[bookit]

“总这样下去不是个事”，你想太多了，这样下去就是这么回事。

我以前和哥们一起做了个软件自动化测试的工具，根本卖不出去，国外正版在国内一年销售额才 200 万。

你这套软件写出来一年能卖多少钱？能有几个付费用户？够不够养活 3、5 个员工？

不要凭自己的想象和一厢情愿去做事。先把市场调查做一下。

[Kirscheis]

师兄好呀

我也想过做类似的事情，但是这好像不是短期能弄出来的东西，至少短期内谈不上什么回报。国内企业和风投应该没有愿意往这方面投资的。也许依托现有的开源项目，作为一个长期的业余兴趣项目写下去要更可行一些。。

[rashawn]

gnu 有个开源的 忘了叫啥了

[kalman03]

为楼主的想法点赞，为科学创新的人都是值得尊敬的

[TimePPT]

@gowl 不是打击你，比 Siri 好的智能助理不比做 Matlab 简单，投入甚至更大，最基本的对话语料库够你喝一壶。ASR，NLP，KG，TTS，加上 VUI 和 GUI，几十人的团队想做到可用没个把年下不来。

[menc]

@mathzhaoliang orange 了解一下？

[msg7086]

会有多少付费用户？
你们会有多少收入？
员工们用爱发电吗？

美国人一套软件卖你好几万。
你想想，如果自己做，一套会卖多少钱？好几万够吗？可能都回不了本。

[springx]

matlab 和 mathematica 都不只是套软件，而是两套成熟的生态体系
你的产品除非能够超越这两种软件很多，不然用户很难接受
那么多能用的遗留代码，想要打开新市场并不容易

[mathzhaoliang]

@msg7086
@springx

是的，重复发明一个一模一样的轮子不可取，但是从某个创新点入手，成熟以后再覆盖对方的功能是可以的。

[perilla]

正有此意