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En la reciente conferencia sobre supercomputación de Austin, ARM anunció nuevas librerías matemáticas con sintonización de precisión para los procesadores de 64 bits ARM®v8-A. En el núcleo de las ARM Performance Libraries está NAG Library y una suite de validación asociada. NAG Library representa una línea de base probada y de confianza a partir de la cual construir variantes para la arquitectura ARMv8-A. La construcción sobre las rutinas BLAS, LAPACK y FFT de NAG, probadas por la industria, permite a ARM llevar con gran rapidez al mercado madurez, precisión y librerías de núcleo validadas.
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Numerical Algorithms Group anuncia que la NAG Toolbox for MATLAB®, actualmente en Mark 24, ahora también está disponible para los usuarios de Apple Mac OS. L librería NAG Toolbox for MATLAB® es la mayor y más amplia herramienta numérica disponible como complemento y expansión de MATLAB®. NAG Toolbox for MATLAB® contiene más de 1.500 funciones que proporcionan soluciones a un amplio rango de problemas matemáticos y estadísticos. La funcionalidad contenida dentro de esta Toolbox proporciona una solución 'one-stop' a sus necesidades de cálculo numérico.
Muchos de los usuarios existentes de NAG Library tienen posibilidad de utilizar NAG Toolbox for MATLAB® porque su licencia de software cubre también este producto. Si considera que este podría ser su caso y le gustaría utilizar este producto, mándenos un correo y lo verificaremos por Vd.
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Los algoritmos son críticos en cómo interactúan con los datos. Y en la medida que el volumen y la variedad de los datos aumenta, del mismo modo lo hace nuestra confianza en los algoritmos para darnos las respuestas que buscamos. ¿Pero cuánta fe deberíamos de poner en esos algoritmos, y cómo podemos estar seguros de que no nos están engañando? No son preguntas sencillas, pero utilizando técnicas de diferenciación algorítmica los científicos de datos pueden obtener respuestas más precisas.
La diferenciación algorítmica (DA), a veces llamada diferenciación automática, es una técnica utilizda para determinar la precisión de los algoritmos basada en un cierto conjunto de datos, y para comprobar la susceptibilidad de los algoritmos a la volatilidad de los datos. Los conceptos detrás de DA se originaron hace décadas en los campos de la geología…
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La librería The NAG Library for Python se ha mejorado en línea con Python 2.7 y Python 3. Otras mejoras incluyen una interfaz Pythonic mejorada y un nuevo instalador Python. Los desarrolladores de software que escriban en el popular lenguaje Python y requieran funcionalidad numérica precisa y fiable se encuentran con un dilema - ¿escribir rutinas numéricas ellos mismos o buscar fuentes por algún sitio? La librería NAG Library for Python ahorra a aquellos que trabajan en este entorno un tiempo de desarrollo crucial, proporcionándoles código numérico de alta calidad, robuso y estrictamente comprobado en una librería numérica rentable.
