En el mundo de la automatización de procesos, es absolutamente necesario contar con el apoyo de aplicaciones informáticas que actúen como herramientas para la solución de los problemas matemáticos, derivados del modelamiento de sistemas de control. En la presente sección, se da una pequeña muestra de dos programas que ayudarán a sortear con éxito varios cálculos relacionados en el área.
49. Scilab 5.0.3
(Scilab 5.0.3)
Este programa fue diseñado y desarrollado inicialmente por el Institut National de Recherche en Informatique et Automatique INRIA (Le Chesnay, Francia) y la École Nationale des Ponts et Chaussées ENPC (Paris, Francia) desde 1990. A principios de 2003, el INRIA decidió crear el Scilab Consortium, con el apoyo de diversas compañías y organizaciones académicas. Actualmente, Scilab es producido por el Scilab Consortium dentro de Digiteo. El software se encuentra disponible en el sitio web de Scilab Home Page. La versión presentada aquí (5.0.3) fue lanzada oficialmente el 7 de noviembre de 2008.
Scilab es un lenguaje de programación de alto nivel para cálculo científico, interactivo, de libre uso y disponible para múltiples sistemas operativos (Unix, GNU/Linux, Windows, Solaris, Alpha). Scilab fue creado para realizar cálculos numéricos, aunque también ofrece la posibilidad de hacer algunos cálculos simbólicos, tales como derivadas de funciones polinomiales y racionales. Posee cientos de funciones matemáticas y la posibilidad de integrar programas en los lenguajes más usados (FORTRAN, Java y C y C++). Scilab fue diseñado para ser un sistema abierto donde el usuario pueda definir nuevos tipos de datos y operaciones entre los mismos.
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Figura 15. Imagen de software. Documento No 49 |
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| Scilab trae numerosas herramientas: gráficos 2-D y 3-D, animación, álgebra lineal, matrices dispersas, polinomios y funciones racionales, programas de resolución de sistemas de ecuaciones diferenciales (explícitas e implícitas), Scicos (simulador de diagramas en bloque de sistemas dinámicos híbridos), control clásico y robusto, optimización LMI, optimización diferenciable y no diferenciable, tratamiento de señales, grafos y redes, Scilab paralelo |
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