| Kirjastaja | Horacio Sanchez |
|---|---|
| Väljalaske kuupäev | 15. okt 2019 |
| Kuupäev lisatud | 15. okt 2019 |
| Os nõuded | iOS |
| Nõuded | Requires iOS 11.0 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Allalaadimisi kokku | 0 |
| Hind | $1.99 |
Kirjeldus
Matrix Numerics on võimas numbriline lineaaralgebra rakendus, millel on lihtne ja kasutajasõbralik liides. See on loodud selleks, et kiiresti esitada teile võimalikult väheste puudutustega lineaaralgebra tulemusi, mis hõlmavad maatrikseid ja vektoreid. Matrix Numerics kasutab SwiftLAN-mootorit lineaarse võrrandisüsteemi lahenduste lähendamiseks, maatriksi lagunemiste arvutamiseks ja vektoridünaamika arvutamiseks. SwiftLAN on võimas lineaaralgebra raamistik, mille teadlased on välja töötanud Swifti natiivseks teaduslikuks arvutamiseks ja modelleerimiseks. Selle tipptasemel numbrilised algoritmid kasutavad ära Swifti programmeerimiskeele väljendusrikkust ja välkkiiret, et pakkuda võimsat jõudlust ja täpsust. Iga raamistiku algoritmi uuritakse põhjalikult, arendatakse ja silutakse, järgides täpselt selliste autorite matemaatilist kirjandust nagu G. Golub, D.S Watkins, J.G.F Francis, C. Van Loan ja paljud teised. Pärast arendust kirjutatakse kõik algoritmid 100% Swiftis ning nende kiirust ja täpsust testitakse intensiivselt MATLAB-i, Accelerate'i ja C++-i LAPACK++ teegiga. Kõik need aspektid teevad Matrix Numericsist maailmatasemel tööriista teadlastele, üliõpilastele või kõigile teistele lineaaralgebraga kokkupuutuvatele inimestele, olenemata sellest, kui varajased nad oma teaduslike/matemaatikatega on. Siin on mõned asjad, mida saate Matrix Numericsis teha:
* Maatriksite liitmine, lahutamine, korrutamine.
* Pöördvõrdeline
* Seisundi number
* Koht
* Spektri raadius
* Jälg
* Determinant
* Transponeerida
* Kõrvuti
* Iseloomulik polünoom
* Omaväärtused ja omavektorid
* Ainsuse väärtused
* Singular Value Decomposition
* Pseudoinversne
* PLU lagunemine
* Cholesky lagunemine
* Gram-Schmidti lagunemine
* QR-de lagunemine
* Ülem-Hessenbergi lagunemine
* Tõeline Schuri vormide lagunemine
* Normid 1,2, Infinity ja Frobenius.
Vektoritega tegelemisel võib maatriksnumbrid aidata teil arvutada:
* Sisemine toode
* Risttoode
* Projektsioonivektor
* Korrelatsioon vektorite vahel
* Nurk vektorite vahel
* Vektori pikkus
* Vektori normaliseerimine
Lineaarse võrrandisüsteemi ja lineaarsete vähimruutude lahendusi saate ligikaudselt hinnata, kasutades teie süsteemile kõige paremini sobivat algoritmi.
* Tavalised vähimruudud
* Iteratiivselt ümber kaalutud vähimruudud
* SVD pseudoinverse
* Kaczmarzsi algoritm
* Scaled Row Pivotingiga PLU
* Järjestikust ülelõõgastust
* Konjugaadi gradient
* Gauss-Seideli iteratsioon
* Jacobi iteratsioon
Tuvastage oma süsteemi/maatriksi konkreetsed atribuudid ühe puudutusega:
* Kas see on ainsus?
* Kas see on sümmeetriline?
* Kas see on positiivne lõplik?
* Kas see on diagonaalne?
* Kas see on ülemine või alumine diagonaal või mõlemad?
* Kas see on ortogonaalne?
* Kas see on konvergentne?
* Kas see on rida või veerg diagonaalselt domineeriv või mõlemad?
Numbrilised tulemused ja tähistused renderdatakse kaunilt LaTeX-i sarnases stiilis, mis toetab nii kümnend- kui ka ratsionaalset režiimi. Kõik maatriksarvutused on seadmesiseselt ette valmistatud võimsatel A-seeria Apple'i kiipidel, mis tähendab, et saate Matrix Numericsit kasutada kõikjal ja igal pool ilma Interneti-ühenduseta! Matrix Numerics töötab iPhone 6 või uuemates versioonides ja kõigis iPadides, välja arvatud mini.
Eriline tänu J. Dominguezile, L. Mezale ja L. Smithile.
