IMSL C Library 2023.1版本已正式發(fā)布

時(shí)間：2023-06-25作者：北京環(huán)中睿馳科技有限公司瀏覽：21

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)算雙類分類問題的曲線下面積（AUC），或計(jì)算具有兩個(gè)以上類的問題的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)于兩類問題，ROC是一系列截止概率值的誤報(bào)率與真陽性率的圖。




概率分布函數(shù)和逆函數(shù)：

廣義高斯分布（GGD）的評(píng)估。GGD通過添加額外的形狀參數(shù)來推廣正態(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

  詞條說明

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