C용 고급 수학 라이브러리

안녕하세요!

이 게시물에서는 제가 만든 C 라이브러리인 고급 수학 라이브러리 또는 libamath를 공유하겠습니다. 이는 성능과 멀티스레딩에 중점을 두고 일부 수학적 구현을 ​​중앙 집중화하는 C 라이브러리입니다.

libamath에는 Kendall Correlation, 최적화를 위한 유전 알고리즘, 푸리에 변환 및 평균, 중앙값, 표준 편차와 같은 다양한 통계 계산과 같은 알고리즘이 포함되어 있습니다. 또한 포아송 분포 및 기타 고급 계산에 더 높은 정밀도를 제공하는 BigInt 계승에 대한 지원을 추가할 계획입니다. 이러한 기능 중 다수는 집중적인 계산 작업을 처리하기 위해 멀티스레드 지원으로 최적화되었습니다.

다음은 libamath를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

1. Kendall 상관관계:

double data1[] = {1.0, 2.0, 3.0};
double data2[] = {3.0, 2.0, 1.0};
double tau = amath_kcorr(data1, data2, 3);
printf("Kendall's Tau: %f\n", tau);

1. 유전 알고리즘:

void *fitness_function(Individuals *individuals) {
  // Define fitness logic
  return NULL;
}
Individuals *pop = amath_generate_individuals(100, 0.05, 0.001, 0.25, 4, 0.0, 1.0);
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
  amath_fit(pop, fitness_function);
  amath_mutate(pop);
  amath_reproduce(pop);
}
amath_destroy_individuals(pop);

1. 이산 푸리에 변환(DFT):

double complex data[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
amath_dft(data, 4, 2); // Perform DFT using 2 threads

1. 평균:

double data[] = {1.0, 2.0, 3.0};
double mean_value = amath_mean(data, 3);
printf("Mean: %f\n", mean_value);

이전 리포지토리에 익숙한 분들을 위해 libamath는 Kendall Correlation(현재 성능 향상)과 유전 알고리즘 구현을 모두 한 곳에 통합합니다. 이렇게 하면 시간이 지남에 따라 도구를 더 쉽게 확장하고 관리할 수 있습니다.

여가 시간에는 다음을 포함한 더 많은 기능을 추가할 예정입니다.

• 분산 계산: 표준편차와 함께 사용하면 편리합니다.
• 공분산: 두 데이터세트가 어떻게 함께 변화하는지 측정합니다.
• 선형 회귀: 변수 간의 관계를 모델링합니다.
• 이항 분포: 포아송 분포를 효과적으로 보완합니다.
• 감마 분포: 또 다른 다목적 확률 분포.

작업에 자주 사용하는 기능이라 오래전에 만든 기능인데 혹시라도 유용하게 쓰실까봐 공유하게 되었습니다.

여기에서 프로젝트를 확인하고 기여하실 수 있습니다: https://github.com/ariasdiniz/advanced_math_lib

언제나 제안과 피드백을 환영합니다!

위 내용은 C용 고급 수학 라이브러리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!