IMSL C Library 2023.1版本已正式發(fā)布

imsl c library是一款數(shù)值計(jì)算庫，旨在提供廣泛的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)算法，以支持科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用開發(fā)。它由hpe（hewlett packard enterprise）開發(fā)，并提供了豐富的功能和工具，以簡化數(shù)值計(jì)算和數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
imsl c library的新增功能
實(shí)用程序
讀取帶分隔符的ascii平面文件。接受數(shù)字、字符串 （char） 和日期/時間字段，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合輸入到imsl數(shù)據(jù)挖掘算法中的雙精度矩陣。
統(tǒng)計(jì)庫
數(shù)據(jù)挖掘：
multiclass_auc - 計(jì)算雙類分類問題的曲線下面積（auc），或計(jì)算具有兩個以上類的問題的auc的多類泛化。auc是衡量分類方法準(zhǔn)確性的常用且有用的方法。auc中引用的曲線是接收器工作特性（roc） 曲線。對于兩類問題，roc是一系列截止概率值的誤報(bào)率與真陽性率的圖。
概率分布函數(shù)和逆函數(shù)：
廣義高斯分布（ggd）的評估。ggd通過添加額外的形狀參數(shù)來推廣正態(tài)（高斯）分布。ggd允許與熟悉的正態(tài)分布的鐘形不同的各種形狀，適合許多過程。ggd廣泛用于信號和圖像處理應(yīng)用。
隨機(jī)數(shù)生成
random_generalized_gaussian從廣義高斯分布生成偽隨機(jī)變量。
數(shù)學(xué)庫
特征系統(tǒng)分析：
arpack_svd - 函數(shù)arpack_svd計(jì)算實(shí)矩形矩陣的一些奇異值和左右奇異向量。svd是一種很重要的因式分解技術(shù)，在工程，科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)中有許多應(yīng)用。示例應(yīng)用領(lǐng)域包括圖像處理（例如圖像壓縮和重建）、信號處理（例如信號降噪）、應(yīng)用數(shù)學(xué)（矩陣近似問題）、控制理論、模式識別、時間序列分析和生物信息學(xué)（例如svd分析或基因表達(dá)數(shù)據(jù)的主成分分析）。
arpack_general（復(fù)數(shù)）函數(shù)arpack_general（復(fù)數(shù)）使用一種稱為隱式重啟arnoldi方法的迭代方法來計(jì)算復(fù)數(shù)一般矩陣的一些特征值和特征向量。它主要用于大型稀疏矩陣。稀疏復(fù)雜特征值求解器arpack_general的典型應(yīng)用領(lǐng)域是**物理學(xué)、等離子體物理學(xué)、**化學(xué)、光學(xué)、電磁模擬、信號處理中的頻率估計(jì)和結(jié)構(gòu)力學(xué)中的特征頻率分析。
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