Числовая библиотека SuanShu

СуанШу
Стабильный релиз	20120606 / 2012-06-06
Написано в	Ява
Тип	Математика
Лицензия	Лицензия Apache 2.0
Веб-сайт	github.com/nmltd/SuanShu

Библиотека Java-математики

SuanShu — это математическая библиотека Java . Она имеет открытый исходный код по лицензии Apache License 2.0 и доступна на GitHub. SuanShu — это большая коллекция классов Java для базового численного анализа, статистики и оптимизации. ^[1] Она реализует параллельную версию адаптивного алгоритма Штрассена для быстрого умножения матриц. ^[2] SuanShu цитировалась и использовалась в ряде академических работ. ^[3]^[4]^[5]^[6]

Функции

линейная алгебра
поиск корня
Подгонка кривой и интерполяция
безусловная и ограниченная оптимизация
статистический анализ
линейная регрессия
Распределения вероятностей и генерация случайных чисел
Решатели обыкновенных и частных дифференциальных уравнений

Условия лицензии

SuanShu выпускается на условиях Apache License 2.0

Примеры использования

Следующий код демонстрирует объектно-ориентированную конструкцию библиотеки (в отличие от традиционной процедурной конструкции многих других числовых библиотек FORTRAN и C ) на простом примере минимизации.

LogGamma logGamma = new LogGamma (); // функция логарифмической гаммы     BracketSearchMinimizer Solver = new BrentMinimizer ( 1e-8 , 10 ); // точность, максимальное количество итераций      UnivariateMinimizer . Solution soln = Solver.Solve ( logGamma ) ; // оптимизация    double x_min = soln.search ( 0 , 5 ); // скобка = [0 , 5]     System.out.println ( String.format ( " f( % f) = % f " , x_min , logGamma.evaluate ( x_min ) ) ) ;

Смотрите также

SOCP — Объяснение конического программирования второго порядка
SDP - Объяснение полуопределенного программирования
SQP - Объяснение последовательного квадратичного программирования
Метод внутренней точки
Адаптивный алгоритм Штрассена – быстрое умножение матриц
Apache License 2.0 — версия 2 лицензии на программное обеспечение Apache

Ссылки

^ "Java Numerics: Main". math.nist.gov . Получено 2021-03-23 .
^ "Самое быстрое умножение матриц Java | NM DEV". NM DEV | Математика на кончиках пальцев . 2015-08-07 . Получено 2021-08-02 .
^ Möhlmann, Eike (2018). Автоматическая проверка устойчивости с помощью функций Ляпунова: представления, преобразования и практические вопросы (кандидатская диссертация). Университет Ольденбурга.
^ Христу, Иоаннис Т.; Вассиларас, Спиридон (2013-10-01). «Параллельная гибридная жадная схема ветвей и границ для задачи сопоставления на максимальном расстоянии 2». Computers & Operations Research . 40 (10): 2387–2397. doi :10.1016/j.cor.2013.04.009. ISSN 0305-0548.
^ Лукавска, Барбара; Лукавский, Гжегож; Сапеха, Кшиштоф (04 октября 2016 г.). «Реализация искусственного советника для динамической классификации объектов». Annales Universitatis Mariae Curie-Sklodowska, секция AI – Informatica . 16 (1): 40. дои : 10.17951/ai.2016.16.1.40 . ISSN 2083-3628.
^ Ансари, Мохд Самар (2013-09-03). Нелинейные нейронные сети с обратной связью: реализации и приложения VLSI. Springer. ISBN 978-81-322-1563-9.

[1] "Java Numerics: Main". math.nist.gov . Получено 2021-03-23 .

[2] "Самое быстрое умножение матриц Java | NM DEV". NM DEV | Математика на кончиках пальцев . 2015-08-07 . Получено 2021-08-02 .

[3] Möhlmann, Eike (2018). Автоматическая проверка устойчивости с помощью функций Ляпунова: представления, преобразования и практические вопросы (кандидатская диссертация). Университет Ольденбурга.

[4] Христу, Иоаннис Т.; Вассиларас, Спиридон (2013-10-01). «Параллельная гибридная жадная схема ветвей и границ для задачи сопоставления на максимальном расстоянии 2». Computers & Operations Research . 40 (10): 2387–2397. doi :10.1016/j.cor.2013.04.009. ISSN 0305-0548.

[5] Лукавска, Барбара; Лукавский, Гжегож; Сапеха, Кшиштоф (04 октября 2016 г.). «Реализация искусственного советника для динамической классификации объектов». Annales Universitatis Mariae Curie-Sklodowska, секция AI – Informatica . 16 (1): 40. дои : 10.17951/ai.2016.16.1.40 . ISSN 2083-3628.

[6] Ансари, Мохд Самар (2013-09-03). Нелинейные нейронные сети с обратной связью: реализации и приложения VLSI. Springer. ISBN 978-81-322-1563-9.