Erweiterte Mathematikbibliothek für C
Hallo!
In diesem Beitrag werde ich eine von mir erstellte C-Bibliothek vorstellen: Advanced Math Library oder libamath. Dies ist eine C-Bibliothek, die einige meiner mathematischen Implementierungen zentralisiert und sich auf Leistung und Multithreading konzentriert.
libamath umfasst Algorithmen wie Kendall-Korrelation, genetische Algorithmen zur Optimierung, Fourier-Transformationen und verschiedene statistische Berechnungen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung. Ich plane außerdem, Unterstützung für BigInt Factorial hinzuzufügen, was eine höhere Präzision für die Poisson-Verteilung und andere erweiterte Berechnungen bietet. Viele dieser Funktionen sind mit Multithread-Unterstützung für die Bewältigung intensiver Rechenaufgaben optimiert.
Hier sind einige Beispiele, wie Sie libamath verwenden können:
- Kendall-Korrelation:
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);
- Genetischer Algorithmus:
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);
- Diskrete Fourier-Transformation (DFT):
double complex data[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0}; amath_dft(data, 4, 2); // Perform DFT using 2 threads
- Mittelwert:
double data[] = {1.0, 2.0, 3.0}; double mean_value = amath_mean(data, 3); printf("Mean: %f\n", mean_value);
Für diejenigen, die mit meinen früheren Repositories vertraut sind: libamath vereint sowohl die Kendall-Korrelation (jetzt mit Leistungsverbesserungen) als auch die Implementierungen des genetischen Algorithmus an einem Ort. Dies erleichtert die Erweiterung und Verwaltung der Tools im Laufe der Zeit.
In meiner Freizeit möchte ich noch weitere Funktionen hinzufügen, darunter:
- Varianzberechnung: Praktisch neben der Standardabweichung.
- Kovarianz: Um zu messen, wie zwei Datensätze zusammen variieren.
- Lineare Regression: Zur Modellierung von Beziehungen zwischen Variablen.
- Binomialverteilung: Eine großartige Ergänzung zur Poisson-Verteilung.
- Gammaverteilung: Eine weitere vielseitige Wahrscheinlichkeitsverteilung.
Dies ist etwas, das ich vor einiger Zeit erstellt habe, da ich diese Funktionen bei meiner Arbeit häufig verwende, und ich habe beschlossen, es mit anderen zu teilen, falls es jemand anderes nützlich findet.
Sie können sich das Projekt ansehen und hier beitragen: https://github.com/ariasdiniz/advanced_math_lib
Vorschläge und Feedback sind wie immer sehr willkommen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErweiterte Mathematikbibliothek für C. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Geschichte und Entwicklung von C# und C sind einzigartig, und auch die Zukunftsaussichten sind unterschiedlich. 1.C wurde 1983 von Bjarnestrustrup erfunden, um eine objektorientierte Programmierung in die C-Sprache einzuführen. Sein Evolutionsprozess umfasst mehrere Standardisierungen, z. B. C 11 Einführung von Auto-Keywords und Lambda-Ausdrücken, C 20 Einführung von Konzepten und Coroutinen und sich in Zukunft auf Leistung und Programme auf Systemebene konzentrieren. 2.C# wurde von Microsoft im Jahr 2000 veröffentlicht. Durch die Kombination der Vorteile von C und Java konzentriert sich seine Entwicklung auf Einfachheit und Produktivität. Zum Beispiel führte C#2.0 Generics und C#5.0 ein, die eine asynchrone Programmierung eingeführt haben, die sich in Zukunft auf die Produktivität und das Cloud -Computing der Entwickler konzentrieren.

Es gibt signifikante Unterschiede in den Lernkurven von C# und C- und Entwicklererfahrung. 1) Die Lernkurve von C# ist relativ flach und für rasche Entwicklung und Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. 2) Die Lernkurve von C ist steil und für Steuerszenarien mit hoher Leistung und niedrigem Level geeignet.

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