Mantisse Mantissa ist eine Sammlung verschiedener mathematischer Werkzeuge, die auf Simulation ausgerichtet sind
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Mantisse Ranking & Zusammenfassung

Mantisse Stichworte

Simulation simulieren Dynamiksimulation Vektorgenerator Berechnung mathematische Simulation 3D-Geometrie-Berechnung.

Mantisse Beschreibung

Mantissa (mathematische Algorithmen für numerische Aufgaben in Space System-Anwendungen) enthält verschiedene Algorithmen, die für die Berechnung von Dynamics Simulation und 3D-Geometrie nützlich sind. Die Bibliotheksfehlermeldungen in Ausnahmen sind internationalisiert (jetzt werden nur Englisch und Französisch unterstützt). Mantissa enthält eine Sammlung von Algorithmen, darunter: · Ein kleiner Satz linearer Algebra-Klassen · Schätzer der kleinsten Quadrate (ein Gauß-Newton-Basis, ein Levenberg-Marquardt-basiert, das sogar für über bestimmte Systeme arbeiten sollte) · Einige Kurven-passende Klassen · Mehrere ordinäre Differentiale Gleichungen integratoren, entweder mit festen Schritten oder · adaptiven steigenden Steuerelementen (siehe unten) · Vektoren und Rotationen in einem dreidimensionalen Raum · Algebra-verwandte Klassen wie rationale und doppelte Polynome · Verschiedene orthogonale Polynome: · Chebyshev. · Hermite. · Laguerre · Legendre. · Einige Zufallszahlen und Vektoren Generationsklassen: · Robert M. Ziff Four Tap Shift Register (bei Bill Maier) · Makoto Matsumoto und Takuji Nishimura Mersene Twister · Generatoren für Vektoren mit korrelierten Komponenten · Einige grundlegende (min, max, mittlere, Standardabweichung) statistische Analyseklassen · Einige Optimierungsalgorithmen mit direkten Suchmethoden: · Die Nelder-Mead-Simplex-Methode · Multi-Richtungsmethode von Virginia Torczon Mantissa widmet sich einer Allzweckbibliothek, jedoch ist das beliebteste Merkmal ein umfangreiches Paket für die Integration von ordentlichen Differentialgleichungen. Dieses Paket soll sehr effizient sein und ein komplettes ODE-Integrationsrahmen mit vielen praktischen Steuerelementen bereitstellen, während noch ein einfaches zu verwendendes Werkzeug verbleibt. Alle Integratoren bieten eine dichte Leistung. Dies bedeutet, dass sie neben dem Berechnen des Statusvektors zu diskreten Zeiten auch einen günstigen Mittel zur Verfügung stellen, um den Zustand zwischen den Zeitschritten zu erhalten. Alle Integratoren behandeln mehrere Schaltfunktionen. Dies bedeutet, dass der Integrator von diskreten Ereignissen angetrieben werden kann (auftreten, wenn sich die Anzeichen von benutzergerichteten Schaltfunktionen ändern). Die Schritte werden bei Bedarf verkürzt, um sicherzustellen, dass die Ereignisse in Schritt-Grenzen auftreten (auch wenn der Integrator ein Fest-Step-Integrator ist). Wenn die Ereignisse ausgelöst werden, kann die Integration angehalten werden (dies wird als G-Stopp-Anlage bezeichnet), der Zustandsvektor kann geändert werden, oder Integration kann einfach weitergehen. Der letztere Fall ist nützlich, um Diskontinuitäten in den Differentialgleichungen anmutig umzusetzen und eine genaue dichte Ausgabe in der Nähe der Diskontinuität zu erhalten. Die Lösung des Integrationsproblems wird von zwei Mitteln bereitgestellt. Die erste ist auf einfache Verwendung richtet: der Zustandsvektor am Ende des Integrationsprozesses wird in einem vom Benutzer angegebenen Array kopiert. Die zweite sollte verwendet werden, wenn mehr in die Tiefe gehende Informationen werden während des gesamten Integrationsprozesses benötigt werden. Der Benutzer kann ein Objekt der Umsetzung der StepHandler Schnittstelle in den Integrator registrieren, bevor die Integration durchgeführt wird. Das Benutzerobjekt wird in geeigneter Weise während des Integrationsprozesses aufgerufen werden, so dass der Benutzer der Zwischenergebnisse verarbeiten. Der Standard Schritt Handler tut nichts. Mantissa stellt auch einen Spezial-Schritt-Handler, der alle Schritte speichern können und transparenten Zugang zu jedem Zwischenergebnis zu liefern, sobald die Integration vorbei ist. Diese Aufgabe ist serializable, damit ein vollständiges kontinuierliches Modell der integrierten Funktion im gesamten Integrationsbereich später wieder verwendet werden können (wenn sie in einem persistenten Medium wie ein Dateisystem gespeichert sind oder einer Datenbank) oder an anderer Stelle (wenn in einem verteilten System zu einer anderen Anwendung gesendet). Einige Integratoren (die einfachen), verwenden Schritte festgelegt, die zum Zeitpunkt der Erstellung festgelegt werden. Die effizienteren Integratoren verwenden variable Schritte, die intern in Reihenfolge behandelt werden, um die Integrationsfehler in Bezug auf eine spezifizierte Genauigkeit zu steuern. Adaptive Schrittgrßenregister Integratoren können automatisch die anfängliche Schrittgrße selbst berechnen, aber der Benutzer es geben kann, wenn er es vorzieht die volle Kontrolle über die Integration zu erhalten oder wenn die automatische Vermutung falsch ist.

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