Apache Commons คณิตศาสตร์สามารถพิจารณาขยายผลไปยังแกน Java และแพคเกจ Apache คอมมอนส์แลง, ที่อยู่ช่องโหว่ต่างๆเกี่ยวกับการดำเนินการทางคณิตศาสตร์และผู้ประกอบการ.
มีหลายแพคเกจขนาดเล็กภายในองค์ประกอบคอมมอนส์คณิตศาสตร์แต่ละกำหนดเป้าหมายอย่างใดอย่างหนึ่งหรือมากกว่าการดำเนินงานเฉพาะผู้ประกอบการหรืออัลกอริทึม.
มีบางส่วนของพื้นที่แพคเกจคอมมอนส์คณิตศาสตร์สามารถนำมาใช้คือ:
- เลขคณิตและเรขาคณิตวิธี
- ความแปรปรวนและค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
- รวมผลิตภัณฑ์ล็อกผลรวมผลรวมของค่ากำลังสอง
- ต่ำสุดสูงสุดเฉลี่ยและเปอร์เซนต์
- เบ้และความโด่ง
- ครั้งแรกที่สองช่วงเวลาที่สามและสี่
- การแจกแจงความถี่
- ถดถอยง่าย
- ถดถอยพหุคูณ
- แปลงยศ
- ความแปรปรวนและความสัมพันธ์
- การทดสอบทางสถิติ
- การสร้างตัวเลขสุ่ม
- สร้างเวกเตอร์สุ่ม
- สร้างสตริงสุ่ม
- สร้างลำดับที่เชื่อถือได้เข้ารหัสของตัวเลขสุ่มหรือสตริง
- สร้างตัวอย่างที่สุ่มและพีชคณิต
- การวิเคราะห์การกระจายของค่าในแฟ้มการป้อนข้อมูลและสร้างค่านิยม "ชอบ" ค่าในไฟล์
- สร้างข้อมูลสำหรับการแจกแจงความถี่การจัดกลุ่มหรือ histograms
- เมทริกซ์บวกลบคูณ
- นอกจากนี้สเกลาร์และการคูณ
- ไขว้
- บรรทัดฐานและร่องรอย
- การดำเนินงานในเวกเตอร์
- เวกเตอร์นอกจากนี้การลบ
- องค์ประกอบโดยองค์ประกอบคูณหาร
- เกลาบวกลบคูณหารและอำนาจ
- การทำแผนที่ของฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ (cos บาป ... )
- dot ผลิตภัณฑ์สินค้านอก
- ระยะทางและบรรทัดฐานตามบรรทัดฐาน L1, L2 และ Linf -
- แก้ระบบเชิงเส้น
- ค่าลักษณะเฉพาะ / eigenvectors และค่าเอกพจน์ / เวกเตอร์เอกพจน์
- เขตข้อมูลที่ไม่จริง (ที่ซับซ้อนเศษส่วน ... )
- หาราก
- แก้ไข
- บูรณาการ
- การวิเคราะห์เชิงตัวเลข
- พหุนาม
- ความแตกต่าง
- ฟังก์ชั่น Erf
- ฟังก์ชั่นแกมมา
- ฟังก์ชั่นเบต้า
- สาธารณูปโภคอาร์เรย์คู่
- int / คู่แผนที่กัญชา
- fractions ต่อ
- ฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์อย่างรวดเร็ว
- ค่าสัมประสิทธิ์ทวินาม factorials หมายเลข Stirling และฟังก์ชั่นทางคณิตศาสตร์ทั่วไปอื่น ๆ
- ตัวเลขที่ซับซ้อน
- ฟังก์ชั่นยอดเยี่ยมที่ซับซ้อน
- การจัดรูปแบบที่ซับซ้อนและการแยก
- แจกแจงความน่าจะ
- หมายเลขส่วน
- การจัดรูปแบบและการแยกส่วน
- เปลี่ยนวิธี
- 3D เรขาคณิต
- ช่องว่างแบบยุคลิด
- N-Sphere
- ไบนารีการแบ่งพื้นที่
- ฟังก์ชั่น univariate
- สมการเชิงอนุพันธ์สามัญ
- ขั้นตอนวิธีพันธุกรรม
- คาลมานกรอง
- เส้นโค้ง
- ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม
- มาตรการระยะทาง
เอกสารเป็นหลักสูตรที่รวมสำหรับแต่ละแพคเกจเหล่านี้
มีอะไรใหม่ ในรุ่นนี้:.
- < li> กรอบสำหรับการสร้างมุ้งประสาทเทียม
- แผนที่คุณลักษณะการจัดระเบียบตัวเอง
- ขั้นตอนวิธีการคำนวณเรขาคณิต (ฮัลล์นูนล้อมรอบลูก)
- การปรับปรุงประสิทธิภาพของการแก้เริมเชิงเส้น
- Refactoring ของเมล็ดพันธุ์พืชโค้ง
- ต่ำคลาดเคลื่อนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบสุ่ม (Sobol, Halton)
- อย่างน้อยสี่เหลี่ยมเหมาะสม
คืออะไรใหม่ ในรุ่น 3.5:
- กรอบสำหรับการสร้างมุ้งประสาทเทียม
- แผนที่คุณลักษณะการจัดระเบียบตัวเอง
- ขั้นตอนวิธีการคำนวณเรขาคณิต (ฮัลล์นูนล้อมรอบลูก)
- การปรับปรุงประสิทธิภาพของการแก้เริมเชิงเส้น
- Refactoring ของเมล็ดพันธุ์พืชโค้ง
- ต่ำคลาดเคลื่อนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบสุ่ม (Sobol, Halton)
- อย่างน้อยสี่เหลี่ยมเหมาะสม
คืออะไรใหม่ ในรุ่น 3.4.1:
- กรอบสำหรับการสร้างมุ้งประสาทเทียม
- แผนที่คุณลักษณะการจัดระเบียบตัวเอง
- ขั้นตอนวิธีการคำนวณเรขาคณิต (ฮัลล์นูนล้อมรอบลูก)
- การปรับปรุงประสิทธิภาพของการแก้เริมเชิงเส้น
- Refactoring ของเมล็ดพันธุ์พืชโค้ง
- ต่ำคลาดเคลื่อนเครื่องกำเนิดไฟฟ้าแบบสุ่ม (Sobol, Halton)
- อย่างน้อยสี่เหลี่ยมเหมาะสม
มีอะไรใหม่ ในเวอร์ชัน 3.1:
- เนื้อหาทั้งหมดของแพคเกจ & quot; o.a.c.m.optimization & quot; refactored ลงในแพ็กเกจใหม่ & quot; o.a.c.m.optimization & quot; และ & quot; o.a.c.m.fitting & quot;.
- ขั้นตอนวิธีการจัดกลุ่ม DBSCAN (ในแพคเกจ & quot; o.a.c.m.stat.clustering & quot;).
- เพิ่มองค์ประกอบโดยองค์ประกอบบวกลบคูณและหาร (ในชั้นเรียน & quot; o.a.c.m.util.MathArrays & quot;).
- คอนสตรัคใหม่ในการเรียนการตรวจสอบที่กำหนดเอง (แพคเกจ & quot; o.a.c.m.optimization & quot;) สำหรับการส่งผ่านจำนวนซ้ำหลังจากที่ & quot; การทดสอบลู่ & quot; จะกลับมาจริง นี้จะช่วยให้ขั้นตอนวิธีการที่จะกลับทางออกที่ดีที่สุดพบ (หลังจากจำนวนผู้ใช้กำหนดซ้ำ) ถึงแม้ว่ามันจะไม่เป็นไปตามเกณฑ์การบรรจบกันอื่น ๆ .
- เพิ่มใหม่ & quot; SynchronizedRandomGenerator & quot; ที่ล้อมอีก & quot; RandomGenerator & quot; ด้วยวิธีการต่าง ๆ ที่จะทำข้อมูลให้ตรงกันเพราะฉะนั้นการกระทำรหัสด้ายปลอดภัย (มีค่าใช้จ่ายที่มีประสิทธิภาพพอใช้).
- เพิ่มใหม่ & quot; NaNStrategy & quot ;: ล้มเหลวที่ใช้ใน & quot; RankingAlgorithm & quot; การใช้งาน ค่าที่ป้อนใด ๆ ที่พบว่าประสบความสำเร็จ & quot; ดับเบิล # isNaN & quot; ตรวจสอบผลใน & quot; NotANumberException & quot;.
คืออะไรใหม่ ในรุ่น 2.2:
- นี้เป็นหลักปล่อยบำรุงรักษา แต่ก็ยังมีใหม่ คุณสมบัติและการปรับปรุง ผู้ใช้รุ่น 2.1 ได้รับการสนับสนุนในการอัพเกรดเป็น 2.2 เป็นรุ่นนี้รวมถึงการแก้ไขข้อผิดพลาดที่สำคัญบางอย่าง.
คืออะไรใหม่ ในรุ่น 2.0:
- แก้ไขข้อผิดพลาดที่เกิดจากการตั้งค่ารายการเป็น 0 ในการเริมแก้ .
- นำออกข้อโต้แย้งไม่ได้ใช้ในวิธีการของภาคเอกชนในการแก้เริม.
- การคำนวณความน่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงสำหรับทวินามปัวซองและกระจาย hypergeometric ใช้แคทเธอรีพับของใกล้เคียงจุดอาน.
- นำโค้ดตายจากคอมเพล็กซ์ # แบ่ง.
- เพิ่มการสนับสนุนสำหรับสถิติเชิงพรรณนาถ่วงน้ำหนัก.
ต้องการ
- Java 5 หรือสูงกว่า
ความคิดเห็นที่ไม่พบ