Apache Commons Math poate fi considerată o extensie a nucleului Java și pachetele Apache Commons Lang, care abordează diferite lacune în ceea ce privește operațiile matematice și operatori.
Există mai multe pachete mai mici în interiorul componentei Commons Math, fiecare direcționare una sau mai multe operațiuni de nișă, operatorul sau algoritm.
Unele dintre zonele pachetele Commons Math pot fi utilizate sunt:
- aritmetice și geometrice
- varianța și deviația standard
- sumă, produs, suma jurnal, suma valorilor pătratelor
- minim, maxim, valoarea mediană, și percentile
- skewness și kurtosis
- în primul rând, a doua, a treia și a patra momente
- distribuții de frecvență
- regresie simplă
- regresie multiplă
- transformările rank
- covarianta și corelarea
- teste statistice
- generarea de numere aleatoare
- generarea vectorilor aleatoare
- generarea de șiruri aleatoare
- generarea de secvențe de numere criptografice sigure aleatoare sau șiruri
- generarea de eșantioane aleatorii și permutări
- analiza distribuții de valori într-un fișier de intrare și generarea de valori ", cum ar fi" valorile în fișierul
- generarea de date pentru distribuții de frecvențe grupate sau histograme
- plus matrice, scădere, înmulțire
- plus scalare și multiplicare
- transpune
- normă și urme
- operare pe un vector
- vector plus, scădere
- Element de multiplicare element divizare
- scalară adunare, scădere, înmulțire, împărțire și putere
- Cartografierea funcțiilor matematice (cos, păcat ...)
- produs dot, produs exterior
- distanta si norma conform normelor L1, L2 și Linf -
- rezolvarea sistemelor liniare
- / valori proprii și a vectorilor proprii valori singulare / vectori de singular
- câmpuri non-real (complex, fracții ...)
- constatare rădăcină
- interpolare
- integrare
- analiză numerică
- polinoame
- diferențiere
- Funcții Erf
- funcțiile Gamma
- Funcții Beta
- dublu de utilități matrice
- int / dublu hash map
- fracții a continuat
- funcții matematice rapide
- coeficienți binom, factorialele, numerele Stirling și alte funcții comune matematice
- numere complexe
- funcții complexe transcedentale
- formatare complexă și parsarea
- distribuții de probabilitate
- Numerele de fracții
- formatare fracție și parsarea
- transforma metodele
- geometrie 3D
- spații euclidiene
- n-sferă
- binar partitionare spațiu
- Funcții univariată
- ecuații diferențiale ordinare
- algoritmi genetici
- Filtru Kalman
- curba de montare
- algoritmi de grupare
- Măsuri de distanță
Documentația este desigur inclus pentru fiecare dintre aceste pachete
Ce este nou în această versiune:.
- < li> cadru pentru crearea de rețele neuronale artificiale
- hărți ale funcțiilor de organizare de auto
- algoritmi de geometrie computațională (corpul navei convexe, de închidere cu bile)
- îmbunătățiri de performanță ale Solver liniare simplex
- Refactorizare instalatorilor curbei
- Low-Generatoare aleatoare Discrepanță (Sobol, Halton)
- Metoda celor mai mici pătrate
Ce este nou în versiunea 3.5:
- Cadru pentru crearea de rețele neuronale artificiale
- hărți ale funcțiilor de organizare de auto
- algoritmi de geometrie computațională (corpul navei convexe, de închidere cu bile)
- îmbunătățiri de performanță ale Solver liniare simplex
- Refactorizare instalatorilor curbei
- Low-Generatoare aleatoare Discrepanță (Sobol, Halton)
- Metoda celor mai mici pătrate
Ce este nou în versiunea 3.4.1:
- Cadru pentru crearea de rețele neuronale artificiale
- hărți ale funcțiilor de organizare de auto
- algoritmi de geometrie computațională (corpul navei convexe, de închidere cu bile)
- îmbunătățiri de performanță ale Solver liniare simplex
- Refactorizare instalatorilor curbei
- Low-Generatoare aleatoare Discrepanță (Sobol, Halton)
- Metoda celor mai mici pătrate
Ce este nou în versiunea 3.1:
- Tot conținutul pachetului & quot; o.a.c.m.optimization & quot; refactored în pachete noi & quot; o.a.c.m.optimization & quot; și & quot; o.a.c.m.fitting & quot;.
- algoritm de grupare DBSCAN (în pachetul & quot; o.a.c.m.stat.clustering & quot;).
- Adăugat element de element de adunare, scădere, înmulțire și împărțire (în clasa & quot; o.a.c.m.util.MathArrays & quot;).
- Noul constructor în clase pentru verificatorul personalizate (pachet & quot; o.a.c.m.optimization & quot;) pentru trecerea numărului de iterații după care & quot; test de convergență & quot; se va întoarce adevărat. Acest lucru permite un algoritm pentru a returna cea mai bună soluție găsită (după numărul definit de utilizator de iterații), chiar dacă acesta nu îndeplinește celelalte criterii de convergență.
- Adăugat un nou & quot; SynchronizedRandomGenerator & quot; care se infasoara un alt & quot; RandomGenerator & quot; cu toate metodele fiind sincronizate, făcând astfel codul firului în condiții de siguranță (la unele costuri de eficiență).
- Adăugat nou & quot; NaNStrategy & quot ;: Nereuºitã, utilizat în & quot; RankingAlgorithm & quot; implementari. Orice valoare de intrare întâlnite care reușește o & quot; dublă # isNaN & quot; verifica, rezultatele într-un & quot; NotANumberException & quot;.
Ce este nou în versiunea 2.2:
- Acesta este în primul rând o versiune de întreținere, dar include, de asemenea, noi caracteristici și îmbunătățiri. Utilizatorii de versiunea 2.1 sunt încurajați să faceți upgrade la 2.2, deoarece aceasta versiune include unele remedieri importante bug-uri.
Ce este nou în versiunea 2.0:
- Fixed o eroare indusă de intrările stabilite la 0 în Solver simplex .
- eliminat un argument nefolosit într-o metodă în particular Solver simplex.
- calcule de probabilitate schimbate pentru binomial, Poisson, și distribuții hipergeometrica de a utiliza aproximări punct de șa Catherine încărcător lui.
- Eliminat cod mort din # divide complex.
- Adăugat suport pentru statisticile descriptive ponderate.
Cerințe :
- Java 5 sau mai mare
Comentariile nu a fost găsit