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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.
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La mayor colección disponible comercialmente de algoritmos numéricos fiables y mantenidos
NAG ha anunciado la disponibilidad de la última actualización Mark 24 de la librería NAG Fortran Library. La librería Fortran ahora contiene más de 1.700 algoritmos matemáticos y estadísticos con más de 130 nuevas rutinas añadidas en esta última actualización. Entre las interesantes nuevas funcionalidades se incluye:
- Optimización (global) multi-arranque
- Matriz de correlación más cercana
- Series temporales inhomogéneas
- Modelo de mezcla gausiana
- Función hipergeométrica confluente (1F1)
- Puente browniano
- Mejores subconjuntos
- Problemas de valores propios dispersos reales
- Funciones de matriz
- Aproximación Spline de dos fases
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NAG ha anunciado la nueva librería NAG Library for Java que proporciona a los desarrolladores en Java con las últimas rutinas, probadas y verificadas, de NAG.
La librería NAG para Java es una colección de más de 1.700 rutinas matemáticas y estadísticas y ha sido desarrollada para facilitar el trabajo de los cálculos complejos. Las rutinas de NAG son ampliamente conocidas por su precisión y flexibilidad y son actualizadas regularmente.
Algunas de las funcionalidades numéricas de la NAG Library for Java son:
· Optimización, tanto local como global
· Programación lineal, cuadrática, entera y no lineal y problemas de mínimos cuadrados
· Ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales y…
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Los recientes acontecimientos del mercado de las finanzas de nuevo han puesto de manifiesto, aún más, la importancia de la correlación. No sólo es importante para la protección y gestión de riesgos, sino que las correlaciones entre los diferentes instrumentos también pueden cambiar muy rápidamente, y a menudo con consecuencias desfavorables. Pero determinar la correlación no es sencillo. Matemáticamente, una matriz de correlaciones es simétrica, positiva semidefinida, con unos en la diagonal. Pero cuando se estima la correlación a partir de datos de mercado (una tarea común en muchas aplicaciones), uno a menudo termina con una matriz que es simétrica, que tiene unos en la diagonal, pero que no es positiva semidefinida. Tal matriz puede producir desviaciones negativas.
La librería de NAG tiene un conjunto de rutinas para determinar la…
