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Por Lenny Pitt.
Como ya sabrá, NAG (Numerical Algorithms Group) ofrece un producto pionero de diferenciación automática (AD) llamado dco/c++.
NAG® dco/c++ es una biblioteca rica en funciones de algoritmos matemáticos e informáticos avanzados. Está diseñada para mejorar enormemente el análisis de sensibilidad numérica y la toma de decisiones a través de una inteligencia mejorada.
NAG® dco/c++ calcula la tangente de primer orden y de orden superior y las derivadas adjuntas hasta 36000 veces más rápido que los métodos alternativos y con precisión de máquina. Es un producto robusto, verificado comercialmente y soportado de forma que se mantiene y actualiza continuamente. En última instancia, dco/c++ brinda confianza, tranquilidad y una ventaja competitiva a cualquier empresa que utilice modelos computacionales continuos.
Pero, ¿qué significa…
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La optimización de la resolución de problemas es una tarea compleja y desafiante. Cada etapa del proceso comporta diferentes retos que a veces no son fáciles de resolver utilizando una solución de resolvedor independiente. Si se añade presión para producir resultados basados en datos cada vez más complejos y cambiantes, la construcción de modelos se ha vuelto ahora más difícil que nunca. Los profesionales necesitan soluciones de software en las que confíen para ayudarles a ofrecer resultados precisos de forma rápida y sencilla, y que sean lo suficientemente flexibles y robustas como para soportar la evolución de los datos y los cambios de modelo.
Optimization Modelling Suite, como una interfaz fácil de usar para los resolvedores de optimización de la librería líder mundial de NAG®, simplifica la resolución de problemas de optimización…
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La diferenciación automática adjunta (AAD) es una técnica informática para calcular derivadas. Usada correctamente, AAD calcula las derivadas mucho más rápido y con mucha más precisión que los métodos alternativos.
NAG continúa innovando en el área de diferenciación automática a través de su colaboración con científicos informáticos líderes del RWTH Aachen y más allá con la última actualización de su producto de vanguardia. NAG proporciona una biblioteca de encabezados de C++ AD rica en funciones, completa y potente, que incluye Adjoint AD, denominada dco/c++, que ha abordado las necesidades de los clientes durante más de una década.
La herramienta de diferenciación automática dco/c++ de NAG ahora incluye:
Generación de código
¿Qué es?
Una tecnología híbrida que combina la eficiencia de transformación de fuente con la flexibilidad y…
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Uno de los algoritmos clave para abordar problemas generales de optimización no lineal con restricciones es un método de programación cuadrática secuencial (SQP) de conjunto activo. Es un caballo de batalla para muchos resolvedores comerciales y de código abierto. Las Librerías NAG® ofrecen una versión de última generación dentro de Optimization Modeling Suite. Complementa el método del punto interior (IPM) de NAG y otros métodos especializados para la optimización no lineal, como la optimización libre de derivadas (DFO) o el método de primer orden.
