OberonCore

Приходилось иметь дело и с GNU Octave, и с MATLAB. В основном для реализации разных численных методов и задач нелинейной оптимизации. Язык GNU Octave регулярно использую в преподавании регрессионного анализа. Ради интереса (чтобы оценить, насколько Оберон пригоден для замены GNU Octave) реализовал в нём метод Левенберга-Марквардта, робастную регрессию и квантили распределения Стьюдента. Пришёл к выводу, что по сравнению с GNU Octave ему не хватает ряда серьёзных вещей:

1) Стандартизации языка: есть и Blackbox, и Oxford Oberon Compiler (пользовался в основном ним), и FreeOberon, и много чего ещё. При этом в разных вариантах Оберона (Oberon, Oberon-2, Oberon-07) сильно различается поддержка таких вещей, как динамические массивы. Также бывает разнобой с именами функций в математической библиотеке. А они очень нужны. Бывает даже разный размер типа REAL, что важно для численных методов. В этом плане GNU Octave и MATLAB куда более единообразны. О C и нечего говорить, там почти всё стандартизовано, но "тащить" его в преподавание математики непрограммистам лучше не надо.
2) Готовых библиотек численных методов. Если не прав - поправьте меня. А то сейчас для того, чтобы описать точки полиномом, нужно сначала реализовать как минимум метод Гаусса или разложение Халецкого. Это особенно удивило, т.к. язык вроде бы позиционируется как хороший для образования и науки.
3) Кросс-платформенных библиотек визуализации научной графики: сейчас студенты могут использовать и Mac OS, и GNU/Linux.

С П.2 захотелось даже попробовать помочь лично и написать таки квантили распределений, МНК и метод наименьших модулей для Оберона. Сам язык показался неплохим из-за компактности, очень строгого подхода к типизации и модулей. Т.е. впечатление лаконичности, отсутствия "монструозности", хотя и с многословностью.

В GNU Octave ещё удобна интерпретируемость, возможность перегружать операторы и лаконично объявлять матрицы, но это уже не так критично. Особенно с учётом того, что компиляторы Оберона очень быстрые, что позволит обойтись без интерпретации.

P.S. Есть ли где-то подборка литературы, модулей и пособий для использовании Оберонов именно для численных методов и матстатистики?

На счёт п. 2 посмотрите http://zinnamturm.eu/ там были какие-то библиотеки математические. Иван Андреевич ближе к этому вопросу, может что-то ещё присоветует. Также у него, кстати, была отличная библиотека двумерных графиков.

На том уровне, как вы хотите, вам лучше использовать Компонентный Паскаль. Больше выбор расширений, больше возможностей для графического представления результатов.

Главным образом математические библиотеки развивает Роберт Кэмпбелл: http://zinnamturm.eu/authors.htm#Cam

Сам разрабатывал и планирую в скором времени обновить систему для отображения графиков:
https://blackbox.oberon.org/extension/Dia

В Компонентном Паскале есть стандарт. Этот язык уже 20 лет не меняется помимо добавления поддержки юникодных идентификаторов.

Оберон (последняя версия — Оберон-07) может быть полезен для систем с более ограниченными ресурсами железа (к примеру, компилятор O7 Александра Ширяева), или требованиями к простоте компилятора (например, онлайн компилятор Оберона от Владислава Фольца). Для преподавания простых алгоритмов обычной информатики и программирования вполне подходит и простой Оберон, как онлайн (OberonJS), так и на ПК (компилятор Восток, МультиОберон, Ofront+).

А вот для сложной математики, разных динамических вещей и символьных вычислений — Компонентный Паскаль получше. В Блэкбоксе или через МультиОберон.

Оберон-2 — это уже скорее, если есть большое желание использовать конкретные компиляторы типа VOC, XDS или Ofront+.

Раз зашёл разговор про Ofront+, вставлю и свои пять копеек: он тоже поддерживает Компонентный Паскаль — всё, кроме двухбайтового типа CHAR. Пока что так.

Также подумываю о поддержке математического расширения Oberon-X.

Перегрузка операторов чем-то смахивает на подход из Julia с множественной диспетчеризацией.


Спасибо за ссылки, среди представленных там библиотек наиболее близка к изначальной теме Datafit, там действительно есть реализация нелинейного МНК. Какой именно алгоритм они используют - не ясно. Наверное, Нелдера-Мида. Сама библиотека немного загадочная, с идентификаторами в коде почти без комментариев на неизвестном языке.

Безусловно, Активный Оберон будет лучшим выбором для этого.
Перегрузка операций, математические и тензорные массивы ( включая литералы ), автовывод типов и другие свойства языка облегчат реализацию необходимых компонентов.
В А2 интегрирована в качестве приложения ос ETH Oberon, для которой реализован каркас AntsInFilelds.
Так же в репозитории присутствует каркасы CAPO (Computational Analysis Platform for Oberon), OCTK(Oberon Computational Toolkit), Matrix(Linear Algebra and Planar/Volumetric Signal Processing Modules и т.д. ).

Автор — француз, похоже, так что идентификаторы на своём языке, наверное, назвал

А Zonnon - производное от Активного Оберона или нет?

Ну идеологически он отталкивается от AO, да.
А так это был авторский проект Зуева в MS Research, там много его изменений относительно "привычного для Оберонов".
Были интересные средства типа грамматик на протоколы обмена вызовами (последовательность вызовов методов).