概要
主な機能
数学
- シームレスな並列処理: タスクパラレルライブラリ
- 基本数学: 複素数、Decimal型、GammaおよびBessel関数のような特殊関数、数値微分
- 自動微分化: 面倒でエラーが発生しやすい手動の微分計算を排除
- 方程式の解法: 1次方程式、線形、非線形の方程式を解く
- 曲線フィット: 線形および非線形曲線フィット、3次スプライン、多項式、直交多項式
- 最適化: 1 つ以上の変数の関数の最小値または最大値を見つける最先端のアルゴリズム、グローバル最適化、線形計画法 (LP)、混合整数計画法 (MIP)、二次計画法 (QP)、非線形計画法 (NLP)
- 遺伝的最適化: 難しい問題に対する適切な解決策を見つけるための柔軟なフレームワーク
- 数値積分: 定積分または不定積分を計算する。2Dおよび高次の領域を積分する。常微分方程式(ODE)の系を積分する。
- 高速フーリエ変換: 100%管理または高速ネイティブコード(32bitまたは64bit)での1Dおよび2D FFT
- BigInteger、BigRational、BigFloat: 任意の精度での操作の実行
- 一般的な算術フレームワーク: 一度書いたコードは、任意の数値型でそれを使用可能
- 乱数: 任意の分布からのランダム変数、5 つの高品質乱数ジェネレーター、矛盾の少ないシーケンス、シャッフラー
ベクターおよび行列ライブラリ
- 実数と複素数 のベクターおよび行列
- 要素に対する単精度および倍精度
- 構造化行列型: 三角、対称、帯行列を含む
- 疎行列
- 反復的スパースソルバーと前処理
- 行列因数分解: LU分解, QR分解, 単一値分解, コレスキー分解, 固有値分解
- 移植性・パフォーマンス: 計算は100%マネージドコードのもとで行うことができます。または、プロセッサ特有に最適化されたネイティブコード (32および64ビット)
- 一般のライブラリ: 組み込みの.NETタイプまたは新しい任意の精度のタイプを使って行列の計算を行う
- 行と列のラベル: データにラベルを追加し、ラベルの自動配置を活用する
データ分析
- データフレーム: 高度なデータ分析、操作、変換
- データ加工: データの並べ替えとフィルタリング、欠損値の処理、外れ値の削除など。.NETデータバインディングをサポート
- データ操作: データフレームの形状変更、データベースのような結合、最も近いものとの結合、スタッキングとスタッキング解除
- グループ化と集計: 値または変位値によるグループ化、ウィンドウの移動と拡張、パーティションによる効率的な集計
統計
- 統計モデル: 単純、複数、非線形、ロジスティック、ポアソン回帰。一般化された線形モデル、一元配置又は二元配置の分散分析
- 時系列モデル: ARIMA、GARCH
- 多変量統計: K平均クラスター分析、階層クラスター分析、主成分分析(PCA),因子分析
- 統計分布: 48個の連続および離散統計分布、均一、ポアソン、正規、ログノーマル、ワイブル、Gumbel(極値)分布、様々な多変量分布
- 仮説検定: 21種類の仮説検定。z検定、t検定、F検定、ランズテスト、Anderson-Darlingの正規性の検定、1つまたは2つの標本のKolmogorov-Smirnov検定、同種の分散のLeveneの検定、自己相関のLjung-Box検定、Kruskal-Wallis検定など
一般の機能
- 複数コアに対応 -マシンのすべてのCPUとGPUのパワーを活用。キャンセルを含むタスクパラレルライブラリの機能の完全サポート。CUDAベースのGPU計算をサポート。
- 良好なパフォーマンス -現在利用可能な最高のアルゴリズムを実装して堅牢で高速なツールセットを提供します。
- 直感的なオブジェクトモデル -Numerics.NET のクラスとクラス間の関係は、私たちの日常的な概念と一致しています。
- 画期的なユーザビリティ －数値演算ソフト開発に対する使いやすさ
- 幅広いアルゴリズム －線形代数 (BLAS および LAPACK ルーチン)、数値積分および微分、方程式の解法、複素数など、幅広い数値手法をカバーしています。
C#, Visual Basic .NET, F#, C++/CLI, IronPythonまたは他の .NET Framework言語またはその他の .NET Framework言語でアプリケーションを開発する場合でも、Numerics.NET は、開発者が必要な信頼の高い基盤 とビルディングブロックを提供します。
