在数学计算上，特别是Numeric
computation上，Matlab一直都是最常用的软件。但是，Matlab并非免费软件，即便是最便宜的student
version也要$99。虽然在学校的电脑有Matlab，可毕竟不是自己的本本。如果想在家里用，就得登录到学校的机器。这样做开发和调试的时候就不
方便了。Octave
和SciLab
是两个比较著名的数值计算软件，而且都是免费的。Octave几乎完
全兼容Matlab的script语法，同时也是开源的。所以，选择Octave的比较多。Octave是从1988年开启的项目，有相当的历史。同时，
最新的版本也是今年上个月update的。Octave现在已经是GNU官方下的开源项目，除开Windows，MacOS外，Unbuntu,
cygwin等也都自带。不过有点不方便的是，Octave没有提供GUI的开发调试环境。没有GUI的Editor我可以忍受，但是没有方便的调试环
境，这点就很不爽了。还好，很多开源爱好者也自己开发了一些不错的Octave的IDE。我选择的是QTOctave
。QTOctave的环境和Matlab差不
多。
Matlab和Octave这种环境，其实只能在做一些简单的，试探性的实验。如果用在真正的软件开发里面，我还是期望能够用到一些Java或者
C/C++的数值计算包。C/C++的就是GSL了，不过这个东西在Windows下只有用GSL for
Windows版本，并不是真正纯正的GSL。而且版本较旧。Java方面我尝试了各种能做矩阵计算的包。JAMA是比较常用的library。而
且，Weka里面带的Matrix支撑，基本上就是JAMA的代码。它支持基本的矩阵运算，也支持SVD，EIG,LU,
QR分解等等。不过，它的矩阵inverse算法，似乎有点问题。在我的实验代码里面，出现了一个bug：
Matrix
[-1.62000, -1.00000; -1.00000, -0.62000]在JAMA( or
Weka)里面，计算逆矩阵，结果是一个很大很奇怪的矩阵。而在Matlab和Octave里面的正确是: [-140.91,227.27;
227.27,-368.18]。
最后我又尝试了Apache下面的Common Math库
。这个库现在已经是2.1的版本。
Apache也是跟GNU起名的著名开源项目组织。上面这个bug，在Apache Common Math
2.1里面结果和Matlab一致，没有问题。另外，这库相对于JAMA来说，还包含了一些优化工具库等更多库。而且，这个库给我的感觉就是做得更加专
业。比如说，它的内部矩阵实现，会分大矩阵和小矩阵来分别处理，从而提高内存访问效率。所以，Common
Math是比较可靠的旋转。但是，说到真实的大规模数值计算，我们还是应该考虑基于C/C++的库单独处理。