搜尋
首頁後端開發C++C 高階數學庫

C 高階數學庫

Oct 21, 2024 am 08:09 AM

Advanced Math Library for C

你好!

在這篇文章中,我將分享我創建的一個 C 庫:高級數學庫,或 libamath。這是一個 C 庫,集中了我的一些數學實現,重點是效能和多線程。

libamath 包含 Kendall 相關性、最佳化遺傳演算法、傅立葉變換等演算法,以及各種統計計算,如平均值、中位數和標準差。我還計劃添加對 BigInt 階乘的支持,這將為泊松分佈和其他高級計算提供更高的精度。其中許多函數都透過多執行緒支援進行了最佳化,以處理密集的計算任務。

以下是如何使用libamath的一些範例:

  1. 肯德爾相關性
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. 遺傳演算法
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 



<ol>
<li>
<strong>離散傅立葉轉換(DFT)</strong>:
</li>
</ol>

<pre class="brush:php;toolbar:false">double complex data[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
amath_dft(data, 4, 2); // Perform DFT using 2 threads
  1. 平均值
double data[] = {1.0, 2.0, 3.0};
double mean_value = amath_mean(data, 3);
printf("Mean: %f\n", mean_value);

對於熟悉我以前的儲存庫的人來說,libamath 將 Kendall 相關性(現在具有效能改進)和遺傳演算法實作整合到一個地方。隨著時間的推移,這將使擴展和管理工具變得更加容易。

在空閒時間,我打算增加更多功能,包括:

  • 變異數計算:與標準差一起使用非常方便。
  • 協方差:測量兩個資料集如何一起變化。
  • 線性迴歸:對變數之間的關係進行建模。
  • 二項分佈:泊松分佈的一個很好的補充。
  • 伽瑪分佈:另一種通用機率分佈。

這是我不久前建造的東西,因為我在工作中經常使用這些功能,我決定分享它,以防其他人發現它有用。

您可以在這裡查看該專案並做出貢獻:https://github.com/ariasdiniz/advanced_math_lib

一如既往,非常歡迎建議與回饋!

以上是C 高階數學庫的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
C驅動器:有什麼優點?C驅動器:有什麼優點?May 16, 2025 am 12:01 AM

c DespructorsProvidEseVeralKeyAdvantages:1)hemanageresoursourcessourcessouthofical,防止裂解; 2)heenhanceExceptionsExceptionsAfetyAfetyByenSiresRiserCereLease; 3)HemeNablerErableRerablererAiforSaferesourcehandling; 4)VirtualDestructOrtuctorSsuppportportportportpolymormorphiccleanup; 5);

在C中掌握多態性:深度潛水在C中掌握多態性:深度潛水May 14, 2025 am 12:13 AM

掌握C 中的多态性可以显著提高代码的灵活性和可维护性。1)多态性允许不同类型的对象被视为同一基础类型的对象。2)通过继承和虚拟函数实现运行时多态性。3)多态性支持代码扩展而不修改现有类。4)使用CRTP实现编译时多态性可提升性能。5)智能指针有助于资源管理。6)基类应有虚拟析构函数。7)性能优化需先进行代码分析。

C Destructors vs垃圾收集器:有什麼區別?C Destructors vs垃圾收集器:有什麼區別?May 13, 2025 pm 03:25 PM

C DestructorSprovidePreciseControloverResourCemangement,whergarBageCollectorSautomateMoryManagementbutintroduceunPredicational.c Destructors:1)允許CustomCleanUpactionsWhenObextionsWhenObextSaredSaredEstRoyed,2)RorreasereSouresResiorSouresiorSourseResiorMeymemsmedwhenEbegtsGoOutofScop

C和XML:在項目中集成數據C和XML:在項目中集成數據May 10, 2025 am 12:18 AM

在C 項目中集成XML可以通過以下步驟實現:1)使用pugixml或TinyXML庫解析和生成XML文件,2)選擇DOM或SAX方法進行解析,3)處理嵌套節點和多級屬性,4)使用調試技巧和最佳實踐優化性能。

在C中使用XML:庫和工具指南在C中使用XML:庫和工具指南May 09, 2025 am 12:16 AM

在C 中使用XML是因為它提供了結構化數據的便捷方式,尤其在配置文件、數據存儲和網絡通信中不可或缺。 1)選擇合適的庫,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根據項目需求決定。 2)了解XML解析和生成的兩種方式:DOM適合頻繁訪問和修改,SAX適用於大文件或流數據。 3)優化性能時,TinyXML適合小文件,pugixml在內存和速度上表現好,RapidXML處理大文件優異。

C#和C:探索不同的範例C#和C:探索不同的範例May 08, 2025 am 12:06 AM

C#和C 的主要區別在於內存管理、多態性實現和性能優化。 1)C#使用垃圾回收器自動管理內存,C 則需要手動管理。 2)C#通過接口和虛方法實現多態性,C 使用虛函數和純虛函數。 3)C#的性能優化依賴於結構體和並行編程,C 則通過內聯函數和多線程實現。

C XML解析:技術和最佳實踐C XML解析:技術和最佳實踐May 07, 2025 am 12:06 AM

C 中解析XML數據可以使用DOM和SAX方法。 1)DOM解析將XML加載到內存,適合小文件,但可能佔用大量內存。 2)SAX解析基於事件驅動,適用於大文件,但無法隨機訪問。選擇合適的方法並優化代碼可提高效率。

c在特定領域:探索其據點c在特定領域:探索其據點May 06, 2025 am 12:08 AM

C 在遊戲開發、嵌入式系統、金融交易和科學計算等領域中的應用廣泛,原因在於其高性能和靈活性。 1)在遊戲開發中,C 用於高效圖形渲染和實時計算。 2)嵌入式系統中,C 的內存管理和硬件控制能力使其成為首選。 3)金融交易領域,C 的高性能滿足實時計算需求。 4)科學計算中,C 的高效算法實現和數據處理能力得到充分體現。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux新版

SublimeText3 Linux最新版

EditPlus 中文破解版

EditPlus 中文破解版

體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) 是一個PHP/MySQL的Web應用程序,非常容易受到攻擊。它的主要目標是成為安全專業人員在合法環境中測試自己的技能和工具的輔助工具,幫助Web開發人員更好地理解保護網路應用程式的過程,並幫助教師/學生在課堂環境中教授/學習Web應用程式安全性。 DVWA的目標是透過簡單直接的介面練習一些最常見的Web漏洞,難度各不相同。請注意,該軟體中