Maple. 
Применение информационных технологий для исследования процесса влажно-тепловой обработки мужской верхней одежды с целью оптимизации

Maple — программный пакет, система компьютерной алгебры. Создана в компании Waterloo Maple Inc., которая основана в 1984 году и выпускает и продвигает на рынке ряд программных продуктов, ориентированных на сложные математические вычисления, визуализацию данных и моделирование. Система Maple предназначена для символьных вычислений, хотя имеет ряд средств и для численного решения дифференциальных уравнений и нахождения интегралов. Обладает развитыми графическими средствами. Имеет собственный язык программирования [10].

Задачи, наиболее часто встречаемые при экономико-математическом моделировании:

• · Матрицы.
• · Дифференциальное исчисление.
• · Интегрирование.
• · Решение задач линейного программирования с помощью программы Maple.
• · Примеры решения транспортных задач в Maple.

Несомненными плюсами использования Maple являются:

• · Значительное сокращение затрат времени на поиск решения задач.
• · Обеспечение необходимой наглядности информации.
• · Возможность быстрой корректировки введенных данных.
• · Снижение возможности совершить ошибку в решении задач.
• · Постоянное обновление и программного обеспечения.

В дальнейшем развитее программного обсечения приведёт к тому, что математические пакеты программ будут использоваться не только для выполнения отдельных, наиболее трудоемких операций обработки данных, но и на всех этапах решения задач по ЭММ [11].

Статистические функции Пакет stats представлен всего двумя многоцелевыми статистическими функциями:

stats[subpackage, functionj (args) и subpackage[function](args).

Однако благодаря специальной форме задания параметров (в частности, в виде подпакетов — subpackages) возможно вычисление самых разнообразных статистических функций. Имеются следующие подпакеты:

anova — вариационный анализ; describe — функции распределения вероятности; fit — регрессионный анализ; random — генерация случайных чисел с различными законами распределения; statevalf — вычисление статистических функций и получение оценок для массивов данных; statplots — построение графиков статистических функций; transform — функции преобразования данных.

Статистический пакет stats имеет свою небольшую библиотечку для построения графиков. Она вызывается в следующем виде: stats[statplots, function](args) или statplots[function](args). Вид графика задается описанием function: boxplot, histogram, notehedbox, quantile, quantile2, scatterld, scatter2d и symmetry. Данные функции обеспечивают построение типовых графиков, иллюстрирующих статистические расчеты.

Для визуализации вычислений используется построение гистограмм. Для их создания пакет stats имеет функцию histogram: stats[statplotsбhistogram](data): или statplots[h1stogram](data)илиstats[statplots, histogram[scale](data) или statp1ots [histogram[scale](data). Здесь data — список данных, scale — число или описатель.

Для проведения регрессионного анализа служит функция fit, которая вызывается следующим образом: stats[fit, leastsquare[vars, eqn. parms]](data) или fit[leastsquare[vars, eqn. parms]](data), где data — список данных, vars — список переменных для представления данных, eqn — уравнение, задающее аппроксимирующую зависимость (по умолчанию линейную), parms — множество параметров, которые будут заменены вычисленными значениями. Функция fit неприменима для нелинейной регрессии. При попытке ее проведения возвращается структура процедуры, но не результат регрессии.