Las librerías C de NAG contienen muchas rutinas matemáticas y estadísticas que son de gran utilidad para los desarrolladores de software. Estas librerías cubren áreas tan diversas como el álgebra lineal, optimización, cuadratura, ecuaciones diferenciales, análisis de regresión y análisis de series temporales. Aunque están escritas en C, se puede acceder a la funcionalidad de la librería desde otros lenguajes que incluyen C++ y, en PCs, las versiones DLL de la librería pueden explotarse de muy diversas maneras. Esta posibilidad de utilizar la librería C de NAG es totalmente cierta también para el lenguaje Java.

Para aquellos que necesiten realizar cálculos numéricos, una posibilidad es crear clases Java que implementen…

El pasado Agosto, NAG presentó el Compilador NAGWare f95 para Apple Power MAC OS X.

Siguiendo con el continuado soporte de Apple, NAG se enorgullece de anunciar que las Librerías C y Fortran (globalmente renovadas) han sido ahora optimizadas para la plataforma Apple Power MAC OS X. Apple se esta convirtiendo en la plataforma escogida por muchos profesionales involucrados en computación técnica y científica. La combinación de Apple MAC OS X con su rápido y estable kernel UNIX y la facilidad de uso, largamente establecida en Apple ha conseguido restablecer esta plataforma.

Some Applications Of Data Mining To Finance, artículo escrito por Stephen Langdell de NAG, aparece publicado en el número de Noviembre-Diciembre de 2002 de la publicación Financial Engineering News.

El artículo describe algunas aplicaciones de técnicas de data-mining para determinar indicadores financieros y predicciones futuras a partir de series temporales de datos financieros. El artículo cierra con un ejemplo que enfatiza el uso de los algoritmos de las librerías NAG para calcular indicadores financieros, incluyendo aquéllos basados en resúmenes de estadísticos, medias móviles y regresión lineal.
En el número de Septiembre de 2002 de la publicación "Financial Engineering News" apareció publicado el artículo "Multi-asset Derivative Pricing using Quasi-Random Numbers and Monte Carlo Simulation", cuyo autor es George Levy, miembro del Grupo de Análisis de Datos y Visualización de NAG. El artículo presenta los resultados de utilizar las librerías NAG para valorar algunos (simples) derivados financieros. En lugar de generar secuencias pseudo-aleatorias uniformes y cuasi-aleatorias uniformas, se generan secuencias pseudo-aleatorias normales multivariantes y cuasi-aleatorias normales multivariantes, dada una media y una matriz de covarianzas. El precio actual del derivado financiero se estima evaluando una integral que representa el valor esperado (descontado)…