Gplib++

Gplib++ 0.6.2

Gplib ++的程序和C ++類來分析和模型地球物理資料庫。Gplib ++是一些將成為該庫的部分代碼的第一印象。文檔還是很稀疏,任何幫助表示讚賞。否則原諒我希望可以盡快提供第一記錄的正確版本。Moorkamp,M.,AG瓊斯和DW伊頓(2007年)中,使用遺傳算法遠震接收函數和電磁資料聯合反演:關於遺傳算法聯合反演代碼的一些信息可以發現是地震波速和電導率兼容?,地球物理。水庫。 。快報,34,L16311,DOI:10.1029 / 2007GL030519。要求:·ANTLR 2.7.1·ATLAS...

NZMATH

NZMATH 1.1.0

NZMATH是用Python編寫的&NBSP基於一些理論導向的計算系統,它是在東京都立大學開發的。它是免費提供,並在BSD許可下發布。。您的反饋總是歡迎 要求: ...

lamprop

lamprop 1.3.3

lamprop的目的是計算纖維增強複合材料層壓板的一些性質。它可以計算: - 像前,安永,GXY工程性質 - 熱性能CTE_x和CTE_y - 物理性能,如密度和厚度的層壓板 - 剛度與合規矩陣(ABD和ABD) 什麼在此版本中是新的: ...

mtest

mtest 1.0

m試驗是一個Python實現的m測試的,基於模型的選擇和所述的雙樣本檢驗[1]和[2]。儘管他們在支持實驗結論的重要性,標準的統計測試往往是不夠的研究領域,如生命科學,其中典型的樣本量小,測試的假設難以核實。在這樣的條件下,標準測試往往是過於保守的,並不能因此檢測在數據顯著影響。的m的測試是在與傳統的綁定類型I誤差限定意義的意義上的古典統計檢驗。另一方面,它是基於貝葉斯模型選擇,因此考慮到有關模型的參數帳戶不確定性,減輕小樣本大小的問題。第m測試已經發現通常具有更高的功率比t檢驗誤差為小樣本大小(3到100...

傅里葉變換是基本工具來分析一個規模相關的時間序列的分析問題大之一。很少有免費的開源軟件,它可以在任何平台使用了傅里葉變換和簡單的輸入和輸出功率譜分析。數字信號分析工具只能用於通過點擊鼠標即用戶不必學習Matlab的或R只為傅立葉變換。在這裡,在此工具快速傅立葉變換(FFT)與多種窗口函數為功率頻譜分析來實現。我希望這個軟件可以幫助我們學習,了解這個基本的計算方法與簡單 要求: 在Java...

範圍軟件包是軟件工程模擬。該系列軟件團隊提供了一系列的設計和分析軟件產品。這些產品都提供了自己的功能和特色。隨著新功能,不斷在開發能力,在每一個產品,範圍軟件將繼續提供其授權來自最新的技術優勢。產品介紹:元素,材料,網,熱應力和元素的截屏,材質的屏幕截圖動機:我們的主要目標是為用戶提供諸如中小型企業與公司,價格實惠功能強大的仿真求解工具。目前有可用的有限範圍的商業軟件,大部分都是非常昂貴,因此許多小型企業無法自圓其說費用 什麼是新的在此版本: 新功能:元素 -...

Hypre

Hypre 2.0.0 / 2.8.0 Beta

可擴展線性解算器項目Hypre的目標是開發可擴展的算法和軟件解決並行計算機上方程的大型,稀疏線性系統。主要的軟件產品是hypre,高性能預處理器庫,具有並行多重網格方法,結構化和非結構化網格的問題。感興趣的問題出現在模擬規範正在開發的LLNL和其他地方來研究物理現象在國防,環保,能源和生物科學。雖然並行處理是必要的,這些問題的數值解,單獨它是不夠的。可伸縮的數值算法也是必需的。通過“可擴展的”,我們通常是指有效地使用附加的計算資源,以解決越來越大的問題的能力。許多因素促成可擴展性,包括並行計算機的體系結構和...

dynts

dynts 0.4.1

dynts是一個時間序列的分析和用Python編寫的一個時間序列領域特定語言。 Timeserie對象直接創建一個時間序列對象:>>>從dynts導入時間序列>>> TS =時間序列(“測試”)>>> ts.type“動物園”>>> ts.name“測試”>>> TS時間序列:動物園:測試>>> STR(TS)“測試” DSL 在圖書館的核心有專門為timeserie分析和操作域特定語言(DSL)。 DynTS使得timeserie操縱的方便和樂趣。這是一個簡單的乘法:>>>進口dynts>>> E =...

UDAV

UDAV 0.7.1.2

UDAV - 通用數據數組可視化。UDAV是跨平台的程序用於基於MathGL庫數據陣列可視化。它支持圖形譜廣,簡單的腳本語言和視覺數據處理和編輯。它有窗口界面進行數據查看,更改和繪圖。此外,它可以執行腳本MGL,設置和旋轉圖像等 功能: 在圖形寬譜。此時(MathGL v.1.6.2)超過50的一般類型的圖形支持。還有平滑閃電,透明度,TeX的符號和公式,任意curvelinear坐標和很多其他的事情(見MathGL功能)。簡單和快速的數據和公式繪製:您可以通過點擊繪製數據(只需鍵入“udav...

MDP

MDP 3.3

MDP(模塊化的工具包的數據處理)是廣泛使用的數據處理算法,可以根據管道類比來構建更複雜的數據處理軟件相結合的庫。從用戶的角度來看,MDP由監督和無監督學習算法,和其它數據處理單元(節點),可以組合成數據處理序列(流)和更複雜的前饋網絡架構的集合。給定的一組輸入數據,MDP照顧依次訓練或執行所有節點的網絡中。這允許用戶指定複雜的算法為一系列以自然的方式更簡單的數據處理步驟。現有算法的基礎是穩步增長,包括名稱,但最常見的,主成分分析(PCA和NIPALS),若干獨立成分分析算法(CUBICA,FastICA算...