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    SuanShu (產(chǎn)品編號：12672)

    一款易于使用的數(shù)值方法庫，可以構(gòu)建工程軟件以及做研究或原型

    標(biāo)簽：Java數(shù)學(xué)計(jì)算

    開發(fā)商： Numerical Method Inc.

    當(dāng)前版本： v3.4

    產(chǎn)品類型：控件

    產(chǎn)品功能：算法

    平臺語言：JAVA

    開源水平：不提供源碼

    本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考，具體以商家網(wǎng)站介紹為準(zhǔn)，如有疑問請來電 023-68661681 咨詢。

    SuanShu是一款易于使用的數(shù)值方法庫。您可以使用它來構(gòu)建工程軟件以及做研究或原型。SuanShu能夠?yàn)槟?jié)省用于編碼數(shù)值算法基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)的時(shí)間讓您專注于您的應(yīng)用。SuanShu使用現(xiàn)代軟件工程原則重新設(shè)計(jì)。它提供了一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集合用于表示許多數(shù)學(xué)概念，以幫助您編寫良好的面向?qū)ο蟮拇a。SuanShu完全由Java編寫。它能夠運(yùn)行在所有的擁有一個(gè)兼容的jvm的平臺上，例如，PC機(jī)和移動設(shè)備。SuanShu能夠被用于與其他Java技術(shù)結(jié)合。

    * 關(guān)于本產(chǎn)品的分類與介紹僅供參考，精準(zhǔn)產(chǎn)品資料以官網(wǎng)介紹為準(zhǔn)，如需購買請先行測試。

    suanshu,高數(shù),數(shù)學(xué),數(shù)學(xué)運(yùn)算

    特征： 

    • 使用Ridder s方法的微分
    • 多元微分：
      1)（具有邊的)Hessian
      2)gradient 梯度
      3)Jacobian
    • 有限差分
    • 為以下幾種分布的派生功能：
      1)Beta
      2)Beta Regularized
      3)Erf
      4)Gamma
      5)Gaussian
    • 多項(xiàng)式
    • 使用Horner法進(jìn)行多項(xiàng)式估算
    • 使用分析公式多達(dá)4進(jìn)行多項(xiàng)式根查找
    • 使用Jenkins Traub方法進(jìn)行多項(xiàng)式根查找
    • 連分?jǐn)?shù)
    • 特殊功能：
      1)Beta分布
      2)正規(guī)化Beta分布
      3)反向正規(guī)化Beta分布
      4)累計(jì)正態(tài)分布
      5)反向累計(jì)正態(tài)分布
      6)Digamma 分布
      7)Erf 誤差函數(shù)
      8)反向誤差函數(shù)
      9)伽瑪分布
      10)lowe低階不完整伽瑪分布
      11)正規(guī)化Gamma P
      12)反向正規(guī)化Gamma P
      13)正規(guī)Gamma Q
      14)不完整高階Gamma
      15)Gaussian
      16)logBeta
      17)logGamma
      18)Lanczos方法
    • Riemann積分
    • 使用替代規(guī)則實(shí)現(xiàn)Riemann積分：
      1)雙指數(shù)規(guī)則
      2)指數(shù)規(guī)則
      3)Power law奇點(diǎn)
      4)映射到標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間
      5)使用Romberg方法的積分
    • 使用下列方法實(shí)現(xiàn)積分
      1)Simpson法
      2)Trapezoidal法
      3)Midpoint rules 中點(diǎn)規(guī)則
    • 插值：
      1)Neville方法
    • 序列
      1)斐波納契序列
    • uniroot查找算法：
      1)Brent 算法
      2)Halley 算法
      3)Newton 算法
    • 一個(gè)Math表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用于存儲表值
    • 區(qū)間算術(shù)
    • 復(fù)數(shù)
    • 普通最小二乘法求解
    • 初等矩陣操作
    • Householder tdeterminant
    • 排列
    •  追蹤
    • 求最大值
    • 求最小值
    • 變換
    • 矩陣求逆
    • 矩陣操作：
      1)determinant 求行列式
      2)rank 排序
      3)trace 跟蹤
      4)max 求最大值
      5)min 求最小值
    • 矩陣的功能
    • 矩陣的偽求逆
    • 矩陣雙對角化
    • 矩陣三角化
    • Cholesky分解
    • Doolittle因式分解
    • Eigen因式分解
    • Gauss-Jordan消去法
    • SVD分解法（針對于非對稱矩陣)　
    • Gram-Schmidt因式分解法
    • Hessenberg因式分解法
    • LDL分解
    • LU分解
    • QR 分解
    • 各種矩陣表示形式：
      1)雙向?qū)蔷仃?br/> 2)對角矩陣
      3)三角矩陣
      4)Givens矩陣
      5)Hilbert 特矩陣
      6)上/下三角矩陣
      7)置換矩陣
       
    • 稀疏向量表示法：
    • 稀疏矩陣表示法：
      1)CSR
      2)DOK
      3)LIL
    • 迭代稀疏矩陣求解器：
      1)stationary
      2)non-stationary
      3)pre-conditioner support
    • 科學(xué)計(jì)數(shù)法
    • 支持任意精度
    • 最小P-次最小和最大優(yōu)化
    •  Nelder-Mead優(yōu)化
    • 無約束優(yōu)化：
      1)共軛梯度
      2)Fletcher-Reeves法
      3)Powell法
      4)Zangwill 法
      5)Quasi-Newton法
      6)BFGS法
      7)DFP法
      8)steepest-descent法
      9)Netwon-Raphson法
      10)auss-Newton 法
    • 單因子優(yōu)化：
      1)Brent 法
      2)Fibonacci法
      3)Golden-ratio法
    • 各種移動的平均過濾器
    • 描述性的統(tǒng)計(jì)（全部都支持增量計(jì)算)：
      1)平均數(shù)
      2)方差
      3)協(xié)方差
      4)偏斜度
      5)峰值
      6)高階炬
    • 排列統(tǒng)計(jì)：
      1)最小值
      2)最大值
      3)排列
      4)分位數(shù)
    • 經(jīng)驗(yàn)分布
    • 分布：
      1)Beta分布
      2)Chi-square分布
      3)Durbin-Watson分布
      4)指數(shù)分布
      5)F分布
      6)Gamma分布
      7)Kolmogorov 分布
      8) 正態(tài)分布
      9)Rayleigh分布
      10)T分布
      11)Weibull分布
    • 線性隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器
    • Mersenne Twister算法
    • 向量
    • 向量空間
    • 一元/多多元時(shí)間序列分析
      1)ARIMA建模，模擬，擬合，預(yù)測
      2) GARCH建模，模擬，擬合，預(yù)測
      3)自動計(jì)算協(xié)方差
    • 假設(shè)檢驗(yàn)
      1)Kolmogorov-Smirnov
      2)D'Agostino
      3)Jarque-Bera
      4)Lilliefors
      5)Shapiro-Wilk
      6)One-way ANOVA
      7)T
      8)Kruskal-Wallis
      9)Siegel-Tukey
      10)Van der Waerden
      11)Wilcoxon 秩和檢驗(yàn)法
      12)Wilcoxon 符號秩檢驗(yàn)法
      13)Breusch-Pagan
      14)ADF
      15)Bartlett
      16)Brown-Forsythe
      17)F
      18)Levene
    • 假設(shè)檢驗(yàn)
    • 隨機(jī)微分方程（SDE)　
      1)建模
      2)模擬/隨機(jī)步態(tài)
    • SDE積分
      1)歐拉法
      2)米爾斯坦法
    • 布朗運(yùn)動
    •  Bessel過程
    • OLS回歸
    • 邏輯回歸
    • GLM回歸
    • 方差分析模型選擇

     

    更新時(shí)間:2016-06-16 16:21:14.000 | 錄入時(shí)間:2010-12-03 15:33:04.000 | 責(zé)任編輯:陳俊吉

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