C 高階數學庫

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 < 1000; i++) {
  amath_fit(pop, fitness_function);
  amath_mutate(pop);
  amath_reproduce(pop);
}
amath_destroy_individuals(pop);

1. 離散傅立葉轉換（DFT）：

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！