计算机仿真可以使用多种编程语言，具体选择哪种语言取决于仿真的类型、复杂度以及开发者的偏好和需求。以下是一些常用的计算机仿真语言：
MATLAB
MATLAB是一种高级科学计算语言，广泛应用于工程计算和数值分析领域。它提供了丰富的数学函数库和仿真工具箱，适用于各种仿真任务，包括信号处理、控制系统设计、图像处理等。MATLAB的语法简洁，且具有丰富的工具箱，可以方便地进行仿真实验的建模和分析。
Python
Python是一种简单易用且功能丰富的编程语言，也被广泛应用于仿真领域。Python具有直观的语法和丰富的库，如NumPy、SciPy和Matplotlib，提供了强大的数值计算和数据可视化功能。Python的跨平台特性使其成为许多仿真项目的首选语言。
C++
C++是一种高效且功能强大的编程语言，广泛用于仿真领域。它提供了丰富的库和工具，可用于开发复杂的仿真模型和算法。C++的性能优势使其成为处理大规模仿真任务的首选语言。
Java
Java是一种跨平台的编程语言，具有强大的面向对象编程能力和丰富的库支持。Java适用于开发大型的仿真实验项目，尤其擅长于分布式系统和并发编程。
Julia
Julia是一种新兴的高级编程语言，专为科学计算和数据分析而设计。Julia具有高性能的特点，可以在数值计算方面与MATLAB和Python媲美，同时具备了更好的并行计算能力。
其他语言
除了上述几种主流语言外，还有一些专门用于仿真的语言，如LabVIEW、Simulink等，这些语言通常用于特定领域的仿真任务，例如图形化仿真、硬件在环（HIL）仿真等。
建议
选择合适的语言：根据仿真的具体需求和目标，选择最适合的语言。例如，对于需要高性能计算的大规模仿真任务，C++可能是最佳选择；而对于需要快速原型开发和数据可视化的项目，Python可能更为合适。
考虑可扩展性和可维护性：选择具有良好文档和社区支持的语言，以便于后续的维护和扩展。
熟悉工具和库：选择有丰富工具和库支持的语言，可以大大提高开发效率。例如，MATLAB和Python都有大量的第三方库可供使用。
通过综合考虑这些因素，可以选择最适合的编程语言来开展计算机仿真工作。