Mathematik
R2026bLineare Algebra, Differenzierung und Integrale, Fourier-Transformationen und weitere Mathematik
Mathematische Funktionen liefern eine Reihe von numerischen Berechnungsmethoden zur Analyse von Daten, Entwicklung von Algorithmen und Erstellung von Modellen. Kernfunktionen nutzen prozessoroptimierte Bibliotheken für schnelle Vektor- und Matrixberechnungen.
Kategorien
- Elementare Mathematik
Trigonometrie, Exponenten und Logarithmen, komplexe Werte, Rundung, Reste, diskrete Mathematik
- Lineare Algebra
Lineare Gleichungen, Eigenwerte, singuläre Werte, Zerlegung, Matrixoperationen, Matrixstruktur
- Generieren von Zufallszahlen
Zufallszahlen, Streams, Generator-Algorithmen und Startwerte (Seeds)
- Interpolation
Interpolation von Raster- und gestreuten Daten, Datenrasterung, stückweise Polynome
- Optimierung
Minimum einzel- und multivariabler Funktionen, nicht negative kleinste Quadrate, Wurzeln nicht linearer Funktionen
- Numerische Integration und Differenzialgleichungen
Numerische Integration, gewöhnliche Differenzialgleichungen, retardierte Differenzialgleichungen, Grenzwertprobleme, partielle Differenzialgleichungen
- Fourier-Analyse und Filterung
Fourier-Transformationen, Faltung, digitale Filterung
- Dünn besetzte Matrizen
Elementare dünn besetzte Matrizen, Umgruppieren des Algorithmus, iterative Methoden, dünn besetzt lineare Algebra
- Graphen- und Netzalgorithmen
Gerichtete und ungerichtete Graphen, Netzanalyse
- Rechnerische Geometrie
Triangulierung, Grenzregionen, Voronoi-Diagramme und Polygone
- Quantenberechnungen
Gatterbasierte Algorithmen für die Quantenberechnung und quadratische unrestringierte binäre Optimierung
