Programming languages 我应该学习哪些程序才能进行计算建模？

我有一些空闲时间，我想学习一两种编程语言，可以用于计算建模（我在认知科学与心理学专业）。我不确定我最终是否会从事神经网络、机器学习、人工智能或其他完全不同的工作，所以我只是在寻找一个良好、广泛的基础，比如朝着正确的方向轻推。我只知道一点C，所以我还有一段路要走

你能推荐一些在实验室做计算工作时常用的编程语言吗？我希望能在几年内利用我在研究生培训中学到的东西

我还需要多学一点数学，比如微分方程和基本线性代数。你认为我还需要什么吗

非常感谢。

• FORTRAN在科学应用中仍然非常普遍
• LISP是一个非常好的选择（特别是对于AI）
• 如今，Python在学术界越来越流行

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tl；博士：学习口齿不清。你不会后悔的。

好吧，你可以尝试使用谷歌来获取图片。《神经网络巨蟒》获得29次点击。“神经网络c++”获得94000次点击。“神经网络lisp”获得四次点击（！）。显然，这并不是问题的真正解决方案，但它可能会给出一些关于应该使用何种语言的提示。

我（直到最近）一直在你的领域——认知科学研究中工作。以下是我的建议，按重要性排序：

-除了作为实现神经网络模型和类似模型的坚实语言外，还使用该系统实现了大量实验室实验，该系统最初是为心理物理学研究设计的Matlab软件包，但也可用于眼动跟踪、功能磁共振成像和简单的行为研究。对于函数优化和模型拟合，它也是一个很好的选择。如果你最终做人工智能，Matlab是一个相当常见的选择

-这是一个新的后起之秀（在这里的影响力越来越大！）。对于一种具有用于数据操作、分析、统计和绘图的库的编程语言来说，这是最好的选择。它比商业统计软件包更好地支持现代统计（混合效应模型、贝叶斯方法）。另一方面，它是一种为统计学家设计并编写的函数式语言，学习起来相当困难

-Python还拥有大量的科学和数字用户社区，以及一些优秀的库。但据我所知，只有少数认知科学的研究人员使用它，所以你会感到孤独一段时间。不过，这是一种比R更干净的语言，在数据处理和更简单的统计方面与R一样出色。我怀疑这在人工智能中更常见

Java——如果你最终从事人工智能工作，或者为认知科学构建更大规模的模型（许多研究人员使用），那么你很可能会用GUI构建东西，Java是这方面的标准 还有一些你可以学的语言，但如果你愿意的话可以避免

-Perl是一种很好的数据传输语言。它面临着与R相同的“太多的做事方式”问题，并且不太支持统计数据分析。另一方面，如果您的眼动跟踪系统生成了大量的数据文件，并且需要将它们转换为SPSS可以使用的格式，那么如果您不了解R，那么Perl是一个不错的选择

VisualBasic-构建心理实验的一个非常常见的系统是，它是VisualBasic应用程序上的拖放覆盖。简单的东西不用编程就可以完成，但复杂的东西需要使用可能是有史以来最糟糕的编程语言才能广泛使用 C++——如果你最终完成了AI跟踪，你最终将学习C++。否则，就不值得麻烦了

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你能更具体地说明你打算解决的问题吗？+1-Python绝对适合上述应用程序，而且非常容易学习。@DrJokepu:谢谢你的提示。我唯一担心的是，学习CommonLisp可能是一种浪费，因为我听说它已经没有多大用处了。我想学一门我最终也会在实验室里使用的语言@是的，现在非常倾向于Python。非常感谢。这是什么意思？一无所有。这就意味着大多数人使用C++来实现NNS，但这并不意味着它是最容易使用的。OPs的主要目标是模拟，而不是高效的代码。但是我同意。。LISP非常不适合这样做。我同意你的看法，它没有太大的分量。但这是在缺乏确凿事实的情况下挖掘信息的一种方式。很高兴认识另一个cog人！现在我将重点介绍MATLAB和Python（PsychToolbox和PsychoPy看起来像SuperLab Pro的优秀替代品）。我当然也打算稍后再接R。谢谢！