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SuanShu (产品编号：12672)

一款易于使用的数值方法库，可以构建工程软件以及做研究或原型

标签：Java 数学计算

开发商： Numerical Method Inc.

当前版本： v3.4

产品类型：控件

产品功能：算法

平台语言：JAVA

开源水平：不提供源码

本产品的分类与介绍仅供参考，具体以商家网站介绍为准，如有疑问请来电 023-68661681 咨询。

SuanShu是一款易于使用的数值方法库。您可以使用它来构建工程软件以及做研究或原型。SuanShu能够为您节省用于编码数值算法基础结构的时间让您专注于您的应用。SuanShu使用现代软件工程原则重新设计。它提供了一个数据结构集合用于表示许多数学概念，以帮助您编写良好的面向对象的代码。SuanShu完全由Java编写。它能够运行在所有的拥有一个兼容的jvm的平台上，例如，PC机和移动设备。SuanShu能够被用于与其他Java技术结合。

* 关于本产品的分类与介绍仅供参考，精准产品资料以官网介绍为准，如需购买请先行测试。

suanshu,高数,数学,数学运算

特征：

使用Ridder s方法的微分
多元微分：
1)（具有边的)Hessian
2)gradient 梯度
3)Jacobian
有限差分
为以下几种分布的派生功能：
1)Beta
2)Beta Regularized
3)Erf
4)Gamma
5)Gaussian
多项式
使用Horner法进行多项式估算
使用分析公式多达4进行多项式根查找
使用Jenkins Traub方法进行多项式根查找
连分数
特殊功能：
1)Beta分布
2)正规化Beta分布
3)反向正规化Beta分布
4)累计正态分布
5)反向累计正态分布
6)Digamma 分布
7)Erf 误差函数
8)反向误差函数
9)伽玛分布
10)lowe低阶不完整伽玛分布
11)正规化Gamma P
12)反向正规化Gamma P
13)正规Gamma Q
14)不完整高阶Gamma
15)Gaussian
16)logBeta
17)logGamma
18)Lanczos方法
Riemann积分
使用替代规则实现Riemann积分：
1)双指数规则
2)指数规则
3)Power law奇点
4)映射到标准区间
5)使用Romberg方法的积分
使用下列方法实现积分
1)Simpson法
2)Trapezoidal法
3)Midpoint rules 中点规则
插值：
1)Neville方法
序列
1)斐波纳契序列
uniroot查找算法：
1)Brent 算法
2)Halley 算法
3)Newton 算法
一个Math表数据结构用于存储表值
区间算术
复数
普通最小二乘法求解
初等矩阵操作
Householder tdeterminant
排列
追踪
求最大值
求最小值
变换
矩阵求逆
矩阵操作：
1)determinant 求行列式
2)rank 排序
3)trace 跟踪
4)max 求最大值
5)min 求最小值
矩阵的功能
矩阵的伪求逆
矩阵双对角化
矩阵三角化
Cholesky分解
Doolittle因式分解
Eigen因式分解
Gauss-Jordan消去法
SVD分解法（针对于非对称矩阵)　
Gram-Schmidt因式分解法
Hessenberg因式分解法
LDL分解
LU分解
QR 分解
各种矩阵表示形式：
1)双向对角矩阵
2)对角矩阵
3)三角矩阵
4)Givens矩阵
5)Hilbert 特矩阵
6)上/下三角矩阵
7)置换矩阵

稀疏向量表示法：
稀疏矩阵表示法：
1)CSR
2)DOK
3)LIL
迭代稀疏矩阵求解器：
1)stationary
2)non-stationary
3)pre-conditioner support
科学计数法
支持任意精度
最小P-次最小和最大优化
Nelder-Mead优化
无约束优化：
1)共轭梯度
2)Fletcher-Reeves法
3)Powell法
4)Zangwill 法
5)Quasi-Newton法
6)BFGS法
7)DFP法
8)steepest-descent法
9)Netwon-Raphson法
10)auss-Newton 法
单因子优化：
1)Brent 法
2)Fibonacci法
3)Golden-ratio法
各种移动的平均过滤器
描述性的统计（全部都支持增量计算)：
1)平均数
2)方差
3)协方差
4)偏斜度
5)峰值
6)高阶炬
排列统计：
1)最小值
2)最大值
3)排列
4)分位数
经验分布
分布：
1)Beta分布
2)Chi-square分布
3)Durbin-Watson分布
4)指数分布
5)F分布
6)Gamma分布
7)Kolmogorov 分布
8) 正态分布
9)Rayleigh分布
10)T分布
11)Weibull分布
线性随机数产生器
Mersenne Twister算法
向量
向量空间
一元/多多元时间序列分析
1)ARIMA建模，模拟，拟合，预测
2) GARCH建模，模拟，拟合，预测
3)自动计算协方差
假设检验
1)Kolmogorov-Smirnov
2)D'Agostino
3)Jarque-Bera
4)Lilliefors
5)Shapiro-Wilk
6)One-way ANOVA
7)T
8)Kruskal-Wallis
9)Siegel-Tukey
10)Van der Waerden
11)Wilcoxon 秩和检验法
12)Wilcoxon 符号秩检验法
13)Breusch-Pagan
14)ADF
15)Bartlett
16)Brown-Forsythe
17)F
18)Levene
假设检验
随机微分方程（SDE)　
1)建模
2)模拟/随机步态
SDE积分
1)欧拉法
2)米尔斯坦法
布朗运动
Bessel过程
OLS回归
逻辑回归
GLM回归
方差分析模型选择

Features

differentiation using Ridders' method
multivariate differentiation:
1)(bordered) Hessian
2)gradient
3)Jacobian
finite difference
derivaties of functions for:
1)Beta
2)Beta Regularized
3)Erf
4)Gamma
5)Gaussian
polynomial
polynomial evaluation using Horner scheme
polynomial root finding using analytical formulae up to degree 4
polynomial root finding using the Jenkins Traub method
continued fraction
special functions:
1)Beta
2)regularized Beta
3)inverse of regularized Beta
4)cumulative Normal
5)inverse of cumulative Normal
6)Digamma
7)Erf
8)inverse of Erf
9)Gamma
10)lower incomplete Gamma
11)regularized Gamma P
12)inverse of regularized Gamma P
13)regularized Gamma Q
14)incomplete upper Gamma
15) Gaussian
16)logBeta
17)logGamma
18)Lanczos method
Riemann integration
Riemann integration using substitution rules:
1)Double-Exponential rule
2)Exponential rule
3)Power law singularity
4)Map to the Standard interval
5)integration using Romberg's method
integration using
1)Simpson
2)Trapezoidal
3)Midpoint rules
interpolation:
1)the Neville method
sequence
1)Fibonacci sequence
uniroot finding algorithm:
1)Brent
2)Halley
3)Newton
a Math table data structure to store table values
interval arithmetics
complex number
Ordinary Least Square solver
matrix elementary operations
Householder tdeterminant
rank
trace
max
min
ransformation
matrix inverse
matrix measures:
1)determinant
2)rank
3)trace
4)max
5)min
power of matrix
matrix pseudoinverse
matrix bi-diagonalization
matrix tri-diagonalization
Cholesky decomposition
Doolittle factorization
Eigen factorization
Gauss-Jordan elimination
SVD factorization (for asymmetric matrix)
Gram-Schmidt factorization
Hessenberg factorization
LDL decomposition
LU decomposition
QR decomposition
various matrix representations:
1)CSR
2)DOK
3)LIL

iterative sparse matrix solver:
1)stationary
2)non-stationary
3)pre-conditioner support
scientific notatoin
arbitrary precision support
least P-th minmax optimization
Nelder-Mead optimization
unconstrained optimization:
1)conjugate gradient
2)Fletcher-Reeves
3)Powell
4)Zangwill
5)Quasi-Newton
6)BFGS
7)DFP
8)steepest-descent
9)Netwon-Raphson
10)auss-Newton
univariate optimization:
1)Brent
2)Fibonacci
3)Golden-ratio
various moving average filters
descriptive statistics (all support incremental computation):
1)mean
2)variance
3)covariance
4)skewness
5)kurtosis
6)higher moments
ranking statistics:
1)min
2)max
3)rank
4)quantile
empirical distribution
distributions:
1)Beta
2)Chi-square
3)Durbin-Watson
4)Exponential
5)F
6)Gamma
7)Kolmogorov
8)Normal
9)Rayleigh
10)T
11)Weibull
linear random number generators
Mersenne Twister
vector
vector space
univariate/multivariate time series analysis
1)ARIMA modeling, simulation, fitting, prediction
2)GARCH modeling, simulation, fitting, prediction
3)Auto-Covariance computation
hypothesis testing
1)Kolmogorov-Smirnov
2)D'Agostino
3)Jarque-Bera
4)Lilliefors
5)Shapiro-Wilk
6)One-way ANOVA
7)T
8)Kruskal-Wallis
9)Siegel-Tukey
10)Van der Waerden
11)Wilcoxon rank sum
12)Wilcoxon signed rank
13)Breusch-Pagan
14)ADF
15)Bartlett
16)Brown-Forsythe
17)F
18)Levene
hypothesis testing
Stochastic Differentiation Equations (SDE)
1)modeling
2)simulation/random walk
SDE integration
1)Euler scheme
2)Milstein scheme
Brownian motion
Bessel process
OLS regression
logistic regression
GLM regression
GLM model selection

更新时间:2016-06-16 16:21:14.000 | 录入时间:2010-12-03 15:33:04.000 | 责任编辑:陈俊吉

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