Apache Commons Math

Apache Commons Math kan worden beschouwd als een uitbreiding van de Java-kern en Apache Commons Lang pakketten, het aanpakken van verschillende lacunes met betrekking tot wiskundige bewerkingen en exploitanten.

Er zijn veel kleinere verpakkingen in de Commons Math component, elk gericht op een of meer niche-operatie, de exploitant, of algoritme.

Sommige aandachtspunten het lagerhuis Math pakketten kunnen worden zijn:

- rekenkundige en geometrische gemiddelden

- variantie en standaarddeviatie

- sum, product, log som, de som van het kwadraat waarden

- minimum, maximum, gemiddelde en percentiel

- scheefheid en kurtosis

- eerste, tweede, derde en vierde momenten

- frequentie distributies

- eenvoudige regressie

- meervoudige regressie

- rank transformaties

- covariantie en correlatie

- statistische tests

- genereren van willekeurige getallen

- genereren van willekeurige vectoren

- het genereren van willekeurige strings

- het genereren van cryptografisch beveiligde sequenties van willekeurige getallen of strings

- het genereren van willekeurige steekproeven en permutaties

- analyse van verdeling van waarden in een invoerbestand en het genereren van waarden "als" de waarden in het bestand

- het genereren van gegevens voor gegroepeerde frequentie distributies of histogrammen

- matrix optellen, aftrekken, vermenigvuldigen

- scalaire optelling en vermenigvuldiging

- omzetting

- norm en trace

- exploitatie op een vector

- vectoroptelling, aftrekken

- element door element vermenigvuldigen, delen

- scalar optellen, aftrekken, vermenigvuldigen, delen en macht

- in kaart brengen van wiskundige functies (cos, sin ...)

- dot product, buitenste product

- afstand en norm volgens normen L1, L2 en Linf -

- het oplossen van lineaire systemen

- eigenwaarden / eigenvectoren en singuliere waarden / singuliere vectoren

- non-real velden (complexe breuken ...)

- wortel bevinding

- interpolatie

- integratie

- numerieke analyse

- veeltermen

- differentiatie

- Erf functies

- Gamma functies

- Beta functies

- dubbele reeks hulpprogramma's

- int / double hash kaart

- kettingbreuken

- snel wiskundige functies

- binomiale coëfficiënten, faculteiten, Stirling nummers en andere gemeenschappelijke wiskundige functies

- complexe getallen

- complex transcendente functies

- een ingewikkelde opmaak en het ontleden

- kansverdelingen

- fractie nummers

- fractie opmaak en het ontleden

- transformeren methoden

- 3D-geometrie

- Euclidische ruimten

- n-Sphere

- binaire ruimte partitionering

- univariate functies

- gewone differentiaalvergelijkingen

- genetische algoritmen

- Kalman filteren

- curve fitting

- clustering algoritmen

- afstandsmaten

Documentatie is uiteraard inbegrepen voor elk van deze pakketten

Wat is nieuw in deze release:.

< li> Kader voor het creëren van kunstmatige neurale netwerken
• Zelf organiserende functie kaarten
• Computational geometrie algoritmen (convex hull, bijvoeging bal)
• Prestaties verbeteringen van de lineaire solver simplex
• Refactoring van de curve monteurs
• Low-discrepantie willekeurige generators (Sobol, Halton)
• Kleinste-kwadraten fitting

Wat is nieuw in versie 3.5:

• Kader voor het creëren van kunstmatige neurale netwerken
• Zelf organiserende functie kaarten
• Computational geometrie algoritmen (convex hull, bijvoeging bal)
• Prestaties verbeteringen van de lineaire solver simplex
• Refactoring van de curve monteurs
• Low-discrepantie willekeurige generators (Sobol, Halton)
• Kleinste-kwadraten fitting

Wat is nieuw in versie 3.4.1:

• Kader voor het creëren van kunstmatige neurale netwerken
• Zelf organiserende functie kaarten
• Computational geometrie algoritmen (convex hull, bijvoeging bal)
• Prestaties verbeteringen van de lineaire solver simplex
• Refactoring van de curve monteurs
• Low-discrepantie willekeurige generators (Sobol, Halton)
• Kleinste-kwadraten fitting

Wat is nieuw in versie 3.1:

• De inhoud van de verpakking & quot; o.a.c.m.optimization & quot; herwerkt naar nieuwe pakketten & quot; o.a.c.m.optimization & quot; en & quot; o.a.c.m.fitting & quot;.
• DBSCAN clustering algoritme (in pakket & quot; o.a.c.m.stat.clustering & quot;).
• toegevoegd element-by-element optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen (in de klas & quot; o.a.c.m.util.MathArrays & quot;).
• Nieuwe constructeur in de aangepaste checker klassen (pakket & quot; o.a.c.m.optimization & quot;) voor het doorgeven van het aantal iteraties waarna de & quot; convergentie-test & quot; zal terugkeren waar. Hierdoor kan een algoritme om de beste oplossing gevonden (nadat de gebruiker gedefinieerde aantal iteraties) terug zelfs als het niet aan de andere convergentiecriteria.
• Voegde een nieuw & quot; SynchronizedRandomGenerator & quot; dat wraps een & quot; RandomGenerator & quot; met alle methoden worden gesynchroniseerd, waardoor waardoor de code thread-safe (bij enkele kostenefficiëntie).
• Toegevoegd nieuw & quot; NaNStrategy & quot ;: mislukt, gebruikt in & quot; RankingAlgorithm & quot; implementaties. Elke ondervonden invoerwaarde dat een & quot slaagt; Double # isNaN & quot; controleren, resulteert in een & quot; NotANumberException & quot;.

Wat is nieuw in versie 2.2:

• Dit is voornamelijk een maintenance release, maar het bevat ook nieuwe functies en verbeteringen. Gebruikers van versie 2.1 worden aangemoedigd om te upgraden naar 2.2, aangezien deze release bevat een aantal belangrijke bugfixes.

Wat is nieuw in versie 2.0:

• Vast een fout veroorzaakt door inzendingen op 0 gezet in simplex solver .
• Verwijderd een ongebruikte argument in een prive-methode in simplex solver.
• Veranderd kansberekeningen voor Binomiale, Poisson en Hypergeometrische uitkeringen aan Catherine Loader zadel punt benaderingen te gebruiken.
• Verwijderd dode code uit Complex # kloof.
• Ondersteuning voor gewogen beschrijvende statistiek.

Eisen

• Java 5 of hoger