选择合适的编程语言来开发仿真软件取决于多个因素，包括仿真软件的目标应用、性能需求、开发效率、团队熟悉度以及可用的开发工具和资源。以下是一些常用的编程语言及其适用场景：

MATLAB

适用场景：科学计算、工程仿真、信号处理、控制系统设计等。

优势：具有丰富的工具箱、强大的矩阵操作和向量化计算能力、友好的图形用户界面、支持多种编程语言和工具箱。

缺点：是商业软件，需要购买授权。

Python

适用场景：科学计算、数据分析、可视化、快速原型设计等。

优势：语法简洁易读、拥有丰富的科学计算和数据处理库（如NumPy、SciPy、Pandas）、强大的可视化库（如Matplotlib）、跨平台支持。

缺点：相对于C++和MATLAB，性能较低。

C++

适用场景：高性能计算、实时系统、大规模数据处理等。

优势：高性能、灵活性、直接操作内存和硬件、支持面向对象编程和泛型编程。

缺点：语法复杂，学习曲线较陡峭。

Java

适用场景：跨平台应用程序开发、大规模分布式仿真系统、网络模拟等。

优势：跨平台支持、强大的面向对象编程能力、丰富的类库、多线程和并发编程支持。

缺点：相对于C++和Python，性能较低。

Fortran

适用场景：科学计算、数值模拟、需要大量计算的仿真软件等。

优势：高效的数学计算和数组处理能力、适用于科学工程领域。

缺点：语法古老，现代编程中使用较少。

其他语言

Verilog和VHDL：专门用于硬件设计和描述的语言，适用于电路仿真和FPGA开发。

LabVIEW：图形化编程语言，适合进行仿真编程和数据流分析。

ANSYS：专业的有限元分析软件，适用于结构力学、流体力学、电磁场等仿真分析。

COMSOL Multiphysics：多物理场模拟软件，支持多个领域的耦合仿真。

建议

根据具体需求选择：如果仿真软件需要高性能计算和实时性，C++可能是最佳选择；如果需要快速开发和原型设计，Python可能更合适；对于科学计算和数值模拟，Fortran和MATLAB都是强大的工具。

考虑团队技能：选择团队成员熟悉的编程语言可以提高开发效率和质量。

评估开发工具和资源：选择有丰富开发工具和资源支持的编程语言可以加速开发过程。

综合考虑这些因素，可以找到最适合的编程语言来开发仿真软件。