NMath

Biblioteca matemática .NET

Funciona con todos los lenguajes .NET, incluidos C#, Visual Basic y F#.

La biblioteca de matemáticas NMath .NET contiene clases fundamentales para los números orientados a objetos en la plataforma .NET.

Principais features

Cálculo Numérico
Análise Estatística
Otimização Matemática
Processamento de Sinais
Algoritmos de Aprendizado de Máquina

Descripción completa

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Resumen de características de NMath

Matemáticas básicas

  • Clases de números complejos de simple y doble precisión.
  • Generadores de números aleatorios para varias distribuciones de probabilidad, secuencias independientes de números aleatorios que utilizan métodos skip-ahead y jumpfrog, y secuencias casi aleatorias que utilizan métodos Niederreiter y Sobol.
  • Transformadas rápidas de Fourier (FFT), Wavelets y convolución y correlación lineal.
  • Funciones especiales como factorial, binomial, la función gamma y funciones relacionadas, funciones de Bessel, integrales elípticas y más.

Álgebra lineal

  • Arreglos completos y clases de vectores para cuatro tipos de datos: números de punto flotante de precisión simple y doble y números complejos de precisión simple y doble.
  • Indexación flexible mediante cortes y rangos.
  • Operadores aritméticos sobrecargados con sus significados convencionales para los lenguajes .NET que los admiten, y métodos con nombre equivalentes ( , , etc.) para aquellos que no los admiten.
  • Clases de matrices dispersas estructuradas con todas las funciones, que incluyen triangular, simétrica, hermítica, con bandas, tridiagonal, simétrica con bandas y hermítica con bandas.
  • Funciones para convertir entre matrices generales y tipos de matrices dispersas estructuradas.
  • Funciones para transponer matrices dispersas estructuradas, calcular productos internos y calcular normas de matriz.
  • Clases para factorizar matrices dispersas estructuradas, incluida la factorización LU para matrices con bandas y tridiagonales, factorización de Bunch-Kaufman para matrices simétricas y hermitianas, y descomposición de Cholesky para matrices definidas positivas simétricas y hermitianas. Una vez construidas, las factorizaciones de matrices se pueden usar para resolver sistemas lineales y calcular determinantes, inversos y números de condición.
  • Clases generales de vectores y matrices dispersas y factorizaciones de matrices.
  • Clases de descomposición ortogonal para matrices generales, incluida la descomposición QR y la descomposición en valores singulares (SVD).
  • Clases avanzadas de factorización de mínimos cuadrados para matrices generales, incluidas Cholesky, QR y SVD.
  • Factorización LU para matrices generales, así como funciones para resolver sistemas lineales, calcular determinantes, inversas y números de condición.
  • Clases para resolver problemas de valores propios simétricos, hermitianos y no simétricos.
  • Extensión de funciones matemáticas estándar como Cos(), Sqrt() y Exp() para trabajar con vectores, matrices y clases de números complejos.

Funciones

  • Clases para encapsulación de funciones de una variable, con soporte para integración numérica (métodos de Romberg y Gauss-Kronrod), diferenciación (método de Ridders) y manipulación algebraica de funciones.
  • Encapsulación de polinomios, interpolación y diferenciación e integración exactas.
  • Clases para minimizar funciones univariadas utilizando la búsqueda de la sección dorada y el método de Brent.
  • Clases para minimizar funciones multivariadas utilizando el método simplex downhill, el método de conjunto de dirección de Powell, el método de gradiente conjugado y el método métrico variable (o cuasi-Newton).
  • Recocido simulado.
  • Programación Lineal (LP), Programación No Lineal (NLP) y Programación Cuadrática (QP) utilizando Microsoft Solver Foundation.
  • Ajuste de mínimos cuadrados de polinomios.
  • Minimización de mínimos cuadrados no lineales, ajuste de curvas y ajuste de superficies.
  • Clases para encontrar raíces de funciones univariadas utilizando el método de la secante, el método de Ridders y el método de Newton-Raphson.
  • Métodos numéricos de doble integración de funciones de dos variables.
  • Minimización de mínimos cuadrados no lineales utilizando el método Trust-Region, una variante del método Levenberg-Marquardt.
  • Ajuste de curvas y superficies por mínimos cuadrados no lineales.
  • Clases para resolver ecuaciones diferenciales de primer orden utilizando el método de Runge-Kutta.

Integración con bibliotecas estándar .NET

  • Clases de datos totalmente persistentes que utilizan mecanismos .NET estándar.
  • Integración con ADO.NET.
  • Trazado usando Microsoft Chart Controls para .NET.

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