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Numerical Algorithms Group (NAG), expertos en algoritmos, software y HPC han anunciado la reingeniería de su buque insignia NAG Library para Python. La última versión de NAG Library for Python trae nuevos contenidos algorítmicos en el área de optimización matemática. Todo el contenido de la NAG Library funciona perfectamente con los tipos de datos NumPy.
La reingeniería de la NAG Library proporciona a los desarrolladores de Python muchas mejoras a la usabilidad permitiendo el desarrollo más rápido de aplicaciones incluyendo, documentación de rutinas autocontenida, seguridad de hilos, ejemplos curados demostrando algorítmica y funcionalidad importante relacionada con Python, y soporte para llamadas a Python nativo y equivalentes a rutinas en lenguaje C proporcionando una ruta unificada desde el prototipo en Python para distribuir como…
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Ya en noviembre tuvimos noticias de un buen conjunto de funcionalidades y características que fueron incluidas en la última versión del compilador NAG Fortran Compiler. Nos complace anunciar que se han incluido nuevas funcionalidades a las versiones de Windows y Mac.
Para resumir, las nuevas funcionaliades en la vesión 6.2 de NAG Fortran Compiler son:
- Soporte y comprobación de corrección para sintaxis y semantica de coarray - Coarray Fortran es una funcionlidad de procesado en paralelo añadida al lenguaje Fortran para incorporar programación eficiente en paralelo y es escalable desde un único núcleo a múltiples CPU o clústeres.
- Más característica de Fortran 2008.
- Soporte de Fortran 2003 (estándar complete incluyendo tipos derivados de I/O definidos por el usuario), Fortran 95 y OpenMP 3.1.
NAG Fortran Compiler está disponible para…
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Nag continúa siendo pionera en el desarrollo del software de diferenciación algorítmica (AD) y, con la nueva investigación y desarrollo que sale a la luz, anuncia una importante nueva versión de la herramienta de software AD, dco / c++.
dco /c++ es una herramienta de software AD para calcular las sensibilidades de los códigos C++. Representa a más de 15 años hombre de I+D, muchos de los cuales han requerido una investigación original. Es una herramienta de sobrecarga del operador con una API inteligente: la herramienta es fácil de aprender, fácil de usar, se puede aplicar rápidamente a una base de código y se integra fácilmente con los entornos de trabajo de compilación y prueba.
Qué hay de nuevo en dco / c ++ v3.2
- Los componentes internos rediseñados significan que dco / c ++ ahora es ~ 30% más rápido y usa ~ 30% menos memoria.
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Calibrar los parámetros de modelos complejos para ajustar las observaciones del mundo real es uno de los problemas más comunes que se encuentran en la industria (finanzas, simulaciones multifísicas, ingeniería, etc).
Considérese un proceso que es observado en los instantes de tiempo ti y medido con resultados yi, para i=1,2,…,m. Además, se considera que el proceso se comporta de acuerdo con un modelo numérico ϕ(t,x) donde x son parámetros del modelo. Dado el hecho que las medidas pueden ser imprecisas y que el proceso puede no seguir exactamente el modelo, es beneficioso encontrar parámetros del modelo x de forma que el error del ajuste del modelo a las medidas se minimice. Esto se puede formular como un problema de optimización en el que cada x son las variables de decisión y la función objetivo es la suma de errores cuadráticos del…
