Apache Commons Math можна розглядати як розширення ядра Java і пакетів Apache Commons Lang, звертаючись до різних лазівки щодо математичних операцій і операторів.
Є багато невеликих пакетів всередині компонента Commons Math, кожен з яких призначений один або більше операції ніша, оператор, або алгоритм.
Деякі з областей можуть бути використані пакети Commons Math є:
- арифметичні і геометричні засоби
- дисперсія і стандартне відхилення
- сума, твір, журнал сума, сума квадратів значень
- мінімум, максимум, медіану і процентилю
- асиметричність і ексцес
- перший, другий, третій і четвертий моменти
- розподіл частот
- простий регресії
- множинної регресії
- ранг перетворення
- коваріація і кореляція
- статистичні тести
- генерації випадкових чисел
- генерації випадкових векторів
- генерувати випадкові рядки
- генерувати криптографически безпечні послідовності випадкових чисел або рядків
- генерують випадкові вибірки і перестановок
- аналіз розподілу значень у вхідному файлі і генерації значень "як" значення у файлі
- генерування даних для згрупованих розподілів частот або гістограм
- матриця додавання, віднімання, множення
- скалярний додавання і множення
- транспонувати
- норма і слід
- операція на векторі
- векторне додавання, віднімання
- елемент за елементом множення, ділення
- скалярний додавання, віднімання, множення, ділення і влада
- відображення математичних функцій (ство, гріх ...)
- скалярний твір, зовнішнє твір
- відстань і норма, відповідно до норм L1, L2 і Linf -
- рішення лінійних систем
- власні значення / власні вектори і сингулярні значення / сингулярні вектори
- нематеріальних поля (складні, дроби ...)
- корінь пошуку
- інтерполяція
- інтеграція
- чисельний аналіз
- многочлени
- диференціація
- функції ERF
- функції Gamma
- Бета-функція
- подвійні утиліти масиву
- INT / подвійний хеш-карта
- безперервні дробу
- швидкі математичні функції
- коефіцієнти бінома, факториалов, числа Стірлінга і інші загальні математичні функції
- комплексні числа
- комплексні функції трансцендентні
- складне форматування і розбір
- розподіл ймовірностей
- номера фракцій
- частка форматування і синтаксичного аналізу
- перетворення методів
- 3D-геометрія
- евклідові простору
- п-Sphere
- довічного розбиття
- одномірні функції
- звичайні диференціальні рівняння
- генетичні алгоритми
- фільтр Калмана
- підгонка кривої
- алгоритми кластеризації
- відстань заходи
Документація, звичайно, включені для кожного з цих пакетів
Що нового в цьому випуску :.
- < li> рамки для створення штучних нейронних мереж
- самоорганізованих особливість карти
- Чисельні алгоритми геометрії (опукла оболонка, приклавши кулю)
- Підвищення продуктивності лінійного симплекс-вирішувач
- Рефакторинг кривої монтажників
- Low-нестиковка генератори випадкових чисел (Соболь, Холтон)
- найменших квадратів установки
Що нового у версії 3.5:
- Рамки для створення штучних нейронних мереж
- самоорганізованих особливість карти
- Чисельні алгоритми геометрії (опукла оболонка, приклавши кулю)
- Підвищення продуктивності лінійного симплекс-вирішувач
- Рефакторинг кривої монтажників
- Low-нестиковка генератори випадкових чисел (Соболь, Холтон)
- найменших квадратів установки
Що нового у версії 3.4.1:
- Рамки для створення штучних нейронних мереж
- самоорганізованих особливість карти
- Чисельні алгоритми геометрії (опукла оболонка, приклавши кулю)
- Підвищення продуктивності лінійного симплекс-вирішувач
- Рефакторинг кривої монтажників
- Low-нестиковка генератори випадкових чисел (Соболь, Холтон)
- найменших квадратів установки
Що нового у версії 3.1:
- Весь вміст упаковки & Quot; o.a.c.m.optimization & Quot; перероблений в нові пакети & Quot; o.a.c.m.optimization & Quot; і & Quot; o.a.c.m.fitting & Quot ;.
- DBSCAN алгоритм кластеризації (в пакеті & Quot; o.a.c.m.stat.clustering & Quot;).
- долучення елемент-побічний елемент додавання, віднімання, множення і ділення (в класі & Quot; o.a.c.m.util.MathArrays & Quot;).
- Новий конструктор в призначених для користувача класів картатій (пакет & Quot; o.a.c.m.optimization & Quot;) для проходження кількості ітерацій, після якого & Quot; тест збіжності & Quot; повертає істину. Це дозволяє алгоритм, щоб повернути краще знайдене рішення (після певного користувачем числа ітерацій), навіть якщо вона не відповідає іншим критеріям конвергенції.
- Додано новий & Quot; SynchronizedRandomGenerator & Quot; що обертає інший & Quot; RandomGenerator & Quot; з усіма методами синхронізуються, таким чином роблячи код поточно- (в якийсь ефективності витрат).
- Додані нові & Quot; NaNStrategy & Quot;: FAILED, використовуваний в & Quot; RankingAlgorithm & Quot; реалізацій. Будь-яке значення зустрічається вхід, який змінював & Quot; Double # IsNaN & Quot; перевірити, призводить до & Quot; NotANumberException & Quot ;.
Що нового у версії 2.2:
- Це в першу чергу про технічне обслуговування, але також включає в себе новий функції та вдосконалення. Користувачам версії 2.1 рекомендується оновити операційну систему до 2.2, так як цей реліз включає в себе деякі важливі виправлення.
Що нового у версії 2.0:
- Виправлена помилка, індукований записів встановлюється рівним 0 симплекс решателя .
- Вилучений невикористаний аргумент в приватному методі в симплекс-вирішувач.
- Змінено розрахунки ймовірності для біноміального, Пуассона і розподілів гіпергеометричну використовувати сідлової точки наближення Catherine заряджає.
- Вилучені мертвий код з комплексу # вододілу.
- Додана підтримка зваженого описової статистики.
Вимоги
- Java 5 або вище
Коментар не знайдено