Meta.numerics. Eine Mono-Bibliothek für numerische und wissenschaftliche Programmierung
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Meta.numerics. Ranking & Zusammenfassung

Meta.numerics. Stichworte

Programmierung Bücherei Mono .NET-Bibliothek numerische Programmierung. Wissenschaftliche Programmierung.

Meta.numerics. Beschreibung

Eine Mono-Bibliothek für numerische und wissenschaftliche Programmierung Meta.numerics ist eine mono-kompatible .NET-Bibliothek für numerische und wissenschaftliche Programmierung. Es enthält Funktionen für Matrix Algebra (einschließlich der Berechnung von Eigenvalues und Eigenvektoren für nicht symmetrische Matrizen), spezielle Funktionen echter und komplexer Zahlen (einschließlich Bessel-Funktionen und Die komplexe Fehlerfunktion), und Statistiken (einschließlich der Analyse der Kontingentabelle und der Anpassung an nichtlineare Modelle). Hier sind einige wichtige Funktionen von "meta.numerics": Komplexe Zahlen: · Die Bibliothek definiert nicht nur eine komplexe Nummernklasse und ein assoziierter arithmetischer Operationen, sondern bietet auch eine vollständige Anordnung von Basisfunktionen komplexer Zahlen (entsprechend denen, die von der System.math-Klasse für echte Zahlen angeboten werden). Die Bibliothek kann auch mehrere fortgeschrittene Funktionen komplexer Argumente berechnen. Matrixalgebra: · Die Bibliothek definiert eine Reihe von Matrix-Klassen und -operationen. Erweiterte Funktionen Bibliothek: · Die erweiterte Funktionen Bibliothek definiert eine große Anzahl der erweiterten mathematischen Funktion auf realen Zahlen, komplexen Zahlen und Ganzzahlen. · Funktionen der Ganzzahlen umfassen Faktorien, Binomialkoeffizienten, größte gemeinsame Nenner (GCD) und am wenigsten gewöhnliche Multiples (LCM). · Bibliotheksroutinen unterstützen Root Funding, Maximal- und Mindestförderung sowie die Integration beliebiger benutzerförderer Funktionen. Statistik- und Datenanalyse: Die Statistikbibliothek bietet spezialisierte Klassen zur Arbeit mit verschiedenen Datentypen, einschließlich: · Univariate Proben · Multivariate Proben · Experimentelle Daten mit Fehlerleisten · Notentabellen · Für jede Art von Daten ermöglichen es Ihnen, beschreibende Statistiken, Fitmodelle auszuwerten und geeignete statiöse Tests auszuführen. Alles passt nicht nur ein Best-Fit-Parametersatz, sondern auch Fehlerstangen, eine Kovarianz-Matrix und einen anfassenden Test. Testen: · Die Bibliothek hat umfangreiche Tests unterzogen. Wir testen mehr als 600 mathematische Beziehungen, die meisten für zahlreiche Argumente verschiedener Argumente über viele Größenordnungen. Wenn in Abromiwitz eine Beziehung in Abromiwitz und Stegun mit unseren Bibliotheksfunktionen ist, haben wir es wahrscheinlich getestet. Unsere Testfälle erreichen eine Codeabdeckung von mehr als 80%. Anforderungen: · Mono-Projekt. Was ist neu in dieser Version: · Neue Funktionen in dieser Version umfassen Clebsch-Gordon-Koeffizienten, die Lambert W-Funktion, die Polynome von Lambert W, Zerike R-Polynomen, der Kuiper-Test (eine Alternative zum Kolmogorov-Smirnov-Test) und deren assoziierte Verteilung, die logistische Verteilung und mehr Tutorials mit Beispielcode.

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