IMSL C Library 2023.1版本已正式發(fā)布

    IMSL C Library是一款數(shù)值計(jì)算庫(kù),旨在提供廣泛的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)算法,以支持科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā)。它由HPE(Hewlett Packard Enterprise)開發(fā),并提供了豐富的功能和工具,以簡(jiǎn)化數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。


    IMSL C Library的新增功能


    實(shí)用程序

    讀取帶分隔符的ASCII平面文件。接受數(shù)字、字符串 (char) 和日期/時(shí)間字段,并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合輸入到IMSL數(shù)據(jù)挖掘算法中的雙精度矩陣。


    統(tǒng)計(jì)庫(kù)

    數(shù)據(jù)挖掘:

    multiclass_auc - 計(jì)算雙類分類問(wèn)題的曲線下面積(AUC),或計(jì)算具有兩個(gè)以上類的問(wèn)題的AUC的多類泛化。AUC是衡量分類方法準(zhǔn)確性的常用且有用的方法。AUC中引用的曲線是接收器工作特性(ROC) 曲線。對(duì)于兩類問(wèn)題,ROC是一系列截止概率值的誤報(bào)率與真陽(yáng)性率的圖。


    概率分布函數(shù)和逆函數(shù):

    廣義高斯分布(GGD)的評(píng)估。GGD通過(guò)添加額外的形狀參數(shù)來(lái)推廣正態(tài)(高斯)分布。GGD允許與熟悉的正態(tài)分布的鐘形不同的各種形狀,適合許多過(guò)程。GGD廣泛用于信號(hào)和圖像處理應(yīng)用。


    隨機(jī)數(shù)生成

    random_generalized_gaussian從廣義高斯分布生成偽隨機(jī)變量。


    數(shù)學(xué)庫(kù)

    特征系統(tǒng)分析:

    arpack_svd - 函數(shù)arpack_svd計(jì)算實(shí)矩形矩陣的一些奇異值和左右奇異向量。SVD是一種很重要的因式分解技術(shù),在工程,科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)中有許多應(yīng)用。示例應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像處理(例如圖像壓縮和重建)、信號(hào)處理(例如信號(hào)降噪)、應(yīng)用數(shù)學(xué)(矩陣近似問(wèn)題)、控制理論、模式識(shí)別、時(shí)間序列分析和生物信息學(xué)(例如SVD分析或基因表達(dá)數(shù)據(jù)的主成分分析)。

    arpack_general(復(fù)數(shù))函數(shù)arpack_general(復(fù)數(shù))使用一種稱為隱式重啟Arnoldi方法的迭代方法來(lái)計(jì)算復(fù)數(shù)一般矩陣的一些特征值和特征向量。它主要用于大型稀疏矩陣。稀疏復(fù)雜特征值求解器arpack_general的典型應(yīng)用領(lǐng)域是**物理學(xué)、等離子體物理學(xué)、**化學(xué)、光學(xué)、電磁模擬、信號(hào)處理中的頻率估計(jì)和結(jié)構(gòu)力學(xué)中的特征頻率分析。


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  • 詞條

    詞條說(shuō)明

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