Apache Commons Math

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Apache Commons Math
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버전: 3.6 업데이트
업로드 날짜: 10 Feb 16
라이센스: 무료
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아파치 코 몬즈 수학은 수학 연산 및 운영에 관한 다양한 허점을 해결, 자바 코어와 아파치 코 몬즈 랭 패키지의 확장으로 간주 할 수있다.

커먼즈 수학 구성 요소 내부의 많은 작은 패키지는 각각의 대상으로 하나 이상의 틈새 작업, 운영자, 또는 알고리즘.

있다

커먼즈 수학 패키지를 사용할 수있는 지역의 일부는 다음과 같습니다 :

- 산술과 기하 평균

- 분산과 표준 편차

- 합, 제품, 로그 합 제곱 값의 합

- 최소, 최대, 평균 및 백분위

- 왜도 및 첨도

- 제 2, 제 3 및 제 4 모멘트

- 주파수 분포

- 단순 회귀

- 다중 회귀

- 순위 변환

- 공분산과 상관 관계

- 통계 테스트

- 난수를 발생

- 임의의 벡터를 생성

- 임의의 문자열을 생성

- 임의의 숫자 또는 문자열의 안전한 암호화 시퀀스를 생성

- 생성 임의의 샘플 및 순열

- 입력 파일의 값의 분포를 분석하여 파일의 값 "과 같은"값을 생성하기

- 그룹화 주파수 분포 또는 히스토그램 데이터를 생성

- 행렬 덧셈, 뺄셈, 곱셈

- 스칼라 덧셈과 곱셈

- 트랜스

- 표준 및 추적

- 벡터에 작동

- 벡터 덧셈, 뺄셈

- 요소의 곱셈에 의한 요소, 분할

- 라 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 및 전력

- 수학 함수의 매핑 (왜냐하면, 죄 ...)

- 내적, 외적

- 규범 L1, L2 및 Linf에 따라 거리와 규범 -

- 선형 시스템을 해결하기

- 고유 값 / 고유 벡터 및 특이 값 / 단수 벡터

- 비 실시간 필드 (복잡한 분수 ...)

- 루트 발견

- 보간

- 통합

- 수치 해석

- 다항식

- 차별화

- ERF 함수

- 감마 함수

- 베타 기능

- double 배열 유틸리티

- INT / 더블 해시 맵

- 계속 분수

- 빠른 수학 함수

- 이항 계수, 계승 스털링 번호 및 다른 일반 연산 기능

- 복소수

- 복잡한 초월 적 함수

- 복잡한 서식 및 구문 분석

- 확률 분포

- 분수 번호

- 분수의 포맷과 해석을

- 방식 변환

- 3D 형상

- 유클리드 공간

- 초구

- 이진 공간 분할

- 단 변량 기능

- 상미 분 방정식

- 유전자 알고리즘

- 칼만 필터

- 커브 피팅

- 클러스터링 알고리즘

- 거리 측정

문서는 물론 이들 각 패키지에 포함

이 릴리스의 새로운 기능입니다 무엇 : 있습니다.

, 인공 신경망를 만들기위한 프레임 워크
자기 조직 기능의지도
전산 기하학 알고리즘 (볼록 선체, 둘러싸 공)
선형 심플 렉스 솔버의 성능 향상
곡선 설치자의 리팩토링
저 불일치 임의의 발전기 (sobol, 홀턴)
최소 제곱 피팅
인공 신경망을 만드는

이 프레임 워크 :

이 버전 3.5의 새로운 기능입니다
자기 조직 기능의지도
전산 기하학 알고리즘 (볼록 선체, 둘러싸 공)
선형 단면 해석의 실적 개선
곡선 설치자의 리팩토링
저 불일치 임의의 발전기 (sobol, 홀턴)
최소 제곱 피팅
인공 신경망을 만드는

이 프레임 워크 :

이 버전 3.4.1의 새로운 기능입니다
자기 조직 기능의지도
전산 기하학 알고리즘 (볼록 선체, 둘러싸 공)
선형 심플 렉스 솔버의 성능 향상
곡선 설치자의 리팩토링
저 불일치 임의의 발전기 (sobol, 홀턴)
최소 제곱 피팅

버전 3.1의 새로운 기능입니다 :

이 패키지 & quot의 모든 내용; o.a.c.m.optimization & quot; o.a.c.m.optimization 선택하고 '새 패키지 1506 리팩토링; 및 quot; o.a.c.m.fitting & quot ;.
(패키지 & quot에서, o.a.c.m.stat.clustering & quot;) DBSCAN 클러스터링 알고리즘.
(클래스 & quot에서, o.a.c.m.util.MathArrays & quot;) 원소 별 덧셈, 뺄셈, 곱셈과 나눗셈이 추가되었습니다.
사용자 정의 검사 클래스의 새로운 생성자 (패키지 & quot; o.a.c.m.optimization & quot;) 반복 횟수를 통과 한 후 & quot; 통합 테스트 및 quot; true를 돌려줍니다. 이것은 다른 수렴 기준을 충족하지 못하는 경우에도 (반복 사용자 정의 개수 후) 검색된 최적의 솔루션을 반환하는 알고리즘을 허용한다.
SynchronizedRandomGenerator & quot; 새로운 & quot 추가; 그것은 또 다른 & quot 랩, RandomGenerator & quot; 모든 방법을 따라서 (일부 효율 비용) 스레드 안전 코드를 렌더링, 동기화되는과.
NaNStrategy & quot ;: & quot에 사용, 실패; RankingAlgorithm & quot 새로운 & quot 추가; 구현. 두 번 # 때는 isNaN & quot; A & quot을 성공 모든 발생 입력 값; , & quot 결과 확인, NotANumberException & quot을 ;.

이 주로 유지 보수 릴리스이지만, 그것은 또한 새로운 기능과 향상된 기능이 포함되어 있습니다 :

이 어떤 버전 2.2의 새로운 기능입니다. 버전 2.1의 사용자는이 릴리스는 몇 가지 중요한 버그 수정을 포함하기 때문에, 2.2으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

버전 2.0의 새로운 기능입니다 :

이 단순 해결사 0으로 설정 항목에 의해 유도되는 오류를 수정했습니다.
심플 렉스 솔버에서 개인 방법에 사용되지 않는 인수를 제거.
이항, 포아송 및 초기 하 분포에 대한 변경된 확률 계산은 캐서린 로더의 안장 포인트 근사치를 사용합니다.
단지 # 분할에서 제거 죽은 코드입니다.
가중 기술 통계에 대한 지원이 추가되었습니다.

이 요구 사항 :

이 자바 5 이상

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