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:
- 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);
- 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
- 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!

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