2009-03-11 10 views

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GNU Scientific Library (GSL) fournit la fonctionnalité. Apophenia mentionné par un autre semble fournir une couche au-dessus de GSL. Ce qu'il faut garder à l'esprit avec GSL, c'est que c'est souvent une mise en œuvre lente de nombreuses fonctions. Par exemple, ses calculs moyens effectuent une division à l'intérieur de la boucle pour assurer la meilleure précision possible du résultat. Dans de nombreuses applications, le coût ne vaut donc pas la précision.

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Il y a Apophenia. Je ne l'ai pas utilisé moi-même. Voulez-vous vraiment que C-callable? Le R environment vous donne à peu près tout, et un sac de chips.

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Si vous cherchez à faire une analyse plus avancée, il y a des bibliothèques agréables là-bas comme GSL, TNT, Blitz++, VxL et diverses Boost bibliothèques. La plupart d'entre elles sont des bibliothèques assez lourdes qui sont plus complexes que quelques fonctions simples, mais elles sont également beaucoup plus puissantes.

Si vous devez faire beaucoup de traitement statistique, vous pourriez envisager une langue qui est plus accordé à comme R, Matlab, SciPy pour Python, etc.

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Faire tous ces naïfs avec votre propre code ne va pas nécessairement être numériquement stable. Par exemple, votre fonction moyenne perd de la précision dans certains cas. Est-ce qu'il veut vraiment déboguer ça? Utilisez GSL ou une autre bibliothèque décente et vous obtenez des algorithmes numériquement stables. – tgamblin

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Bon point ... réponse modifiée. –

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