首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

C#数学计算Math.NET

Math.NET包含下列几个模块: Math.NET Numerics 这个是Math.NET工程的数值计算部分,其目的是针对科学计算领域, 工程和日常应用,提供一些方法和算法。...此外,发布包内的F#扩展现在使用F# 3.0,其最新版本完全专注于向量,并支持线性代数中的瘦QR分解(thin QR decomposition)。...Math.NET Numerics是针对.NET、Silverlight和Mono的开源数值计算库,是Math.NET项目的一部分。...自由软件, 开源,基于LGPL授权 Math.NET LinqAlegebra LinqAlgebra(以前被称为Palladium)提供了一些基于纯Linq表达式顶层的元素,可以应用于通用的代数计算系统...由软件, 开源,基于GPL授权 Math.NET Classic 一 个经典的利用树来表达的代数计算系统工具(和Maple,Mathematica相似,当然没他们那么给力)。

3.1K50

分别使用 Python 和 Math.Net 调用优化算法

Math.Net Math.Net 是一个开源项目,旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱,以满足 .Net 开发人员的高级需求和日常需求。...其中 Math.NET Numerics 旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数,线性代数,概率模型,随机数,插值,积分变换等等。...要使用 Math.NET Numerics,首先安装它的 Nuget 包: Install-Package MathNet.Numerics 相比 Python,Math.Net 求解 Rosenbrock...它先使用 ObjectiveFunction.Value 创建目标函数,然后使用 NelderMeadSimplex 的 FindMinimum 函数求解,代码如下: using MathNet.Numerics.LinearAlgebra...最后 Math.Net 提供了很多多元函数局部最小值的算法,但比起 Python 还是简化了太多,例如我还搞不清楚 Math.Net 中的优化算法怎么添加约束条件,这方面有机会再研究研究。

87830
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

使用 Excel 和 Math.Net 进行曲线拟合和数据预测

把某组数据最后14个点(只选取峰值右边的14个点是因为容易计算)放进Excel中,插入一个散点图,右键点击其中的蓝色散点,选择添加趋势线: ?...使用 Math.Net 进行曲线拟合 当然我不可能对每一条数据都扔进 Excel 里进行拟合。在 C# 中我们可以使用 Math.Net 进行非线性拟合。...其中 Math.NET Numerics 旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数,线性代数,概率模型,随机数,插值,积分变换等等。...要使用 Math.NET Numerics,首先安装它的 Nuget 包: Install-Package MathNet.Numerics Math.NET Numerics 提供了 Fit.Polynomial...完整的代码如下,在这个示例里,我只需要用倒数第9到14个数据,通过 Fit.Polynomial 获得一个多项式的方程 ( f(x) = p0 + p1×x + p2×x2 ),然后用这个方程计算出后面

1.7K10

新角度:12+!非小细胞肺癌肿瘤免疫微环境与预后分析~

本研究使用来自 113 个肺肿瘤样本的大量 RNA-seq 数据执行 ssGSEA,将与有丝分裂纺锤体和糖酵解相关的基因组的 z 分数分配给肿瘤因子(T-score)。...基因组的每个 ssGSEA 分数与T-score、I-score和 S-score的相关系数计算如图 1B 和 C 所示。...如图4A所示,OS表明T-score、I-score和S-score是显著的预后因素。...几种致癌信号通路影响 T-score和I-score,但不影响S-score,并且根据较高的 T-score和较低的 I-score,PI3K 通路改变与不良预后相关。 这项研究有几个局限性。...第三,使用单个肿瘤区域评估 TIME 评分,因此本研究未考虑同一患者的肿瘤异质性。 本研究提出了一种肿瘤免疫微环境分析的新角度,很值得大家学习借鉴!

44820

老古董的 Microsoft Chart Controls 也可以进行数据预测

Microsoft Chart Controls 中的 FinancialFormula 在上一篇文章 使用 Math.Net 进行曲线拟合和数据预测 中,我介绍了如何使用 Math.Net ,这篇文章玩玩...当图表中已有其它序列(Series)的数据,DataManipulator 的 FinancialFormula 可以使用大部分常见的金融公式处理这些数据并产生新的数据序列。...例指,数移动平均线 (Exponential Moving Average) 是对一段时间内的数据计算所得的平均值,它的输入和输出如下: ?...使用一个数字来指示特定次数的多元回归,或者使用以下值之一指定不同的回归类型:Linear、Exponential、Logarithmic、Power。默认值为 2,与指定 Linear 等效。...Exponential (指数函数)作为回归类型,结果如下,看起来重复性很好,但是转折处比较生硬,导致最后在实际计算中不太理想。

60920

使用StopWatch计算耗时

一、传统计算耗时方式 一般采用 System.currentTimeMillis() 来获取时间,然后打印当前时间与任务开始执行时间的差值。...Spring 计时器 StopWatch StopWatch是位于 org.springframework.util包下的一个工具类,通过它可方便的对程序部分代码进行计时(ns级别),可以很方便的计算出任务的耗时...commons工具包下也有的实现可以直接使用 (org.apache.commons.lang3.time.StopWatch) ,功能差不多。...1、StopWatch使用 通过创建 StopWatch对象,然后调用它的start、stop方法来区分执行任务区间,基于 System.nanoTime()获得时间。...性能消耗相对较小,并且最大程度的保证了start与stop之间的时间记录的准确性 缺点: 一个StopWatch实例一次只能开启一个task,start和stop要成对使用

1.2K10

计算的简述 使用计算的优势

而提到大数据,大家可能第一时间还会想到一个名词——云计算。对大数据的处理就是依靠这种计算方法来实现的。然而很多人并不了解究竟什么是“云”计算?“云”是指什么?这种计算方法的优势在哪里?...image.png 一、云计算的简述 从字面上来说似乎并不好理解。实际上,这是一种分布式计算。...大家目前所说的云服务中,已经不是只有云计算了,而是包括多种计算机技术复合而成的一种多功能综合技术。 二、云计算的巨大优势 云计算有着十分巨大的优势。...除此之外,其使用方便的特点也是十分博人眼球的。有人将“云”比作自来水厂,用户只需要按需使用就可以。这样就不需要担心造成浪费。...以上就是关于云服务的简单介绍,相信大家已经了解了什么是“云”,也认识到了使用计算的巨大优势。实质上这就是社会科技发展带给人类的巨大便利,大家应该去好好利用这项技术。

17.2K30

使用程序计算近似Π值

使用程序计算近似Π值 一、前言 现在大多数语言,只需要调用一下Math.PI就可以知道Π值了。但是你有没有想过这个PI是怎么来的,是直接存储吗?还是计算来的。...虽然不知道具体是怎么实现的,但是我们可以使用一些简单的数学知识,来计算出近似的Π值。 二、实现原理 我们小学就学过圆的面积公式,只不过那个时候我们直接使用3.14作为Π。...那么除了上面的方法,还有什么方法可以根据R计算S呢,有一种可以参考的方法就是使用微积分的思想,即把圆拆分成无数个小矩形,不过在计算机中我们只能拆分出有限个小矩形。...我们假设n个矩形面积和为A,那么近似的Π计算公式如下: \pi = \frac{4A}{R^2} 现在我们知道了pi的具体公式,接下来我们看看A的计算。...i in range(1, n+1): dx = 1 / n # 拆成n份,每一份x为1/n y = pow(pow(r, 2) - pow(i*r/n-r, 2), 0.5) # 使用公式计算

1.7K20

使用模式构建:计算模式

如果应用必须不断地为每次页面访问计算这些值,那么当碰上那些很受欢迎的电影时会使用掉大量的处理资源。 然而,大多数时候我们不需要知道确切的数字。...计算模式 当有在应用程序中需要重复计算的数据时,我们可以使用计算模式。...当数据访问模式为读取密集型时,也会使用计算模式;例如,如果每小时有1000000次读取而只有1000次写入,则在写入时进行计算会使计算次数减少1000倍。 ?...使用何种更新策略最好留给应用开发人员去选择。 应用场景示例 只要有对数据进行计算的需求,就可以使用计算模式。...它可以用于对集合中的数据进行计算或操作,并将结果存储在文档中,以避免重复进行相同的计算。当你的系统在重复执行相同的计算,并且具有较高的读写比时,请考虑使用计算模式。

46920

【数字信号处理】卷积编程实现 ( 卷积计算原理 | 卷积公式计算 | 使用 matlab 计算卷积 | 使用 C 语言实现卷积计算 )

文章目录 一、卷积计算原理 二、卷积计算 1、计算 y(0) 2、计算 y(1) 3、计算 y(2) 三、使用 matlab 计算卷积 四、使用 C 语言实现卷积计算 一、卷积计算原理 ---- 对于...输出序列 " 等于 " 输入序列 " 与 " 系统单位脉冲响应 " 的 线性卷积 ; 输出序列 的元素个数 : 输出序列元素个数 = 输入序列元素个数 + 单位脉冲响应序列元素个数 - 1 二、卷积计算...m) = 0 , 累加没有意义 , h 仅在 0,1 索引有值 , 小于 0 的索引值为 0 ; 最终 : y(1) = x(0)h(1)+x(1)h(0) = 0 + 4 = 4 三、使用...matlab 计算卷积 ---- matlab 源码 : x = [1, 2]; h = [1, 2]; y = conv(x, h); 最终计算结果 : y(n) = \{1,4,4\}_{[0,2...]} 四、使用 C 语言实现卷积计算 ---- 从百度百科找了个源码 : convolution 是卷积计算的函数 , 仅做参考 ; void convolution(double *input1,

1.2K20

关于vue的使用计算属性VS使用计算方法的问题

在vue中需要做一些计算使用计算属性和调用methods方法都可以达到相同的效果,那么这两种使用方式的区别在哪里: Original message:..."{{ message }}" Computed reversed message: "{{ reversedMessage }}"//计算属性 Computed reversed...然而,不同的是计算属性是基于它们的依赖进行缓存的。计算属性只有在它的相关依赖发生改变时才会重新求值。...这就意味着只要 message 还没有发生改变,多次访问 reversedMessage 计算属性会立即返回之前的计算结果,而不必再次执行函数。...假设我们有一个性能开销比较大的的计算属性 A,它需要遍历一个极大的数组和做大量的计算。然后我们可能有其他的计算属性依赖于 A 。如果没有缓存,我们将不可避免的多次执行 A 的 getter!

901130

使用numpy计算分子内坐标

但是除了笛卡尔坐标表示方法之外,其实也有很多其他的方法用于粗粒化或者其他目的的表征方法,比如前一篇文章中所介绍的在AlphaFold2中所使用的残基的刚体表示方法。...具体表示方法 图片 代码实现 其实这个算法逻辑是很简单的,我们更多的注重一个原生算子的使用以及代码的复用。...以下是几个相关的关注点: 在计算距离、角度和二面角的过程中,我们都会使用到序列原子之间的相对矢量(B, A-1, D),那么在计算过一次之后我们应该保存下来以供几个不同的函数使用。...在计算相对矢量的时候我们一般使用的是错位相减,比如可以使用crd[1:]-crd[:-1],但是这里我们在计算过程中使用的是numpy.roll对数组进行滚动之后做减法,最后再去掉一个结果。...总结概要 本文主要介绍了在numpy的框架下实现的分子内坐标的计算,类似的方法可以应用于MindSpore和Pytorch、Jax等深度学习相关的框架中。

25570

使用numba加速python科学计算

让我们直接使用numba的装饰器来解决一些实际问题。...在这个计算结果中,使用了即时编译技术之后,求解的时间几乎被压缩到了微秒级别,而循环求和的方法却已经达到了秒级,加速倍数在 10^5 级别。...因此,这个图给我们的提示信息是,使用即时编译技术之后,加速的倍率大约为 10^2 。这个加速倍率相对来说更加可以接受,因为C++等语言比python直接计算的速度在特定场景下大概就是要快上几百倍。...这里也给我们一个启发,如果追求极致的性能,最好是尽可能的使用numpy中已有的函数。当然,在一些数学函数的计算上,numpy的速度比math还是要慢上一些的,这里我们就不展开介绍了。...这都是非常底层的优化技术,但是要分场景使用,numba这个强力的工具并不能保证在所有的计算场景下都能够产生如此的加速效果。

1.9K20

使用MindSpore计算旋转矩阵

如果直接使用Numpy,是很容易可以实现的,只要把相关的旋转矩阵写成numpy.array的形式即可。但是在一些使用GPU计算的深度学习框架中,比如MindSpore框架,则是不能直接支持这样操作的。...在上一个章节的案例中其实我们可以发现,旋转矩阵的元素中包含了一些正弦余弦函数的使用。假如我们使用MindSpore去计算正余弦函数值的话,得到的输出结果会是一个Tensor,而不是一个常数。...那么我们只有两个途径可以解决这个问题:将输入的角度转化成普通numpy的格式,使用cpu上的numpy计算完成旋转矩阵之后,在输出的时候再转化为MindSpore的Tensor。...使用这个算子,我们就允许了旋转矩阵直接对多个矢量输入的指定维度进行运算,一样也可以得到我们想要的计算结果。...而构建好旋转矩阵之后,则可以使用跟Jax一样的Vmap操作,或者是直接使用爱因斯坦求和来计算旋转矩阵对多个矢量输入的计算,从文章中的案例中可以看到两者所得到的计算结果是一致的。

79510
领券