| Vydavatel | Horacio Sanchez |
|---|---|
| Datum vydání | 15. 10. 2019 |
| Datum přidáno | 15. 10. 2019 |
| Os požadavky | iOS |
| Požadavky | Requires iOS 11.0 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Celkový počet stažení | 0 |
| Cena | $1.99 |
Popis
Matrix Numerics je výkonná aplikace numerické lineární algebry s jednoduchým a uživatelsky přívětivým rozhraním. Je navržen tak, aby vám rychle představil výsledky lineární algebry zahrnující matice a vektory s co nejmenším počtem klepnutí. Matrix Numerics využívá engine SwiftLAN k aproximaci řešení lineárního systému rovnic, k výpočtu rozkladů matic a výpočtu dynamiky vektorů. SwiftLAN je výkonný rámec lineární algebry vyvinutý akademiky pro účely nativních vědeckých výpočtů a modelování ve Swiftu. Jeho nejmodernější numerické algoritmy využívají expresivity a bleskové rychlosti programovacího jazyka Swift k poskytování vysokého výkonu a přesnosti. Každý algoritmus v rámci je rozsáhle zkoumán, vyvíjen a laděn podle matematické literatury autorů jako G. Golub, D.S Watkins, J.G.F Francis, C. Van Loan a mnoha dalších. Po vývoji jsou všechny algoritmy napsány 100% ve Swiftu a jsou intenzivně testovány na rychlost a přesnost proti MATLABu, Accelerate a knihovně LAPACK++ v C++. Všechny tyto aspekty dělají z Matrix Numerics nástroj světové třídy pro vědce, studenty nebo jakoukoli jinou osobu vystavenou lineární algebře bez ohledu na to, jak brzy jsou ve své vědecké/matematické činnosti. Zde jsou některé z věcí, které můžete na Matrix Numerics dělat:
* Sčítání, odečítání, násobení matic.
* Inverzní
* Číslo stavu
* Hodnost
* Spektrální poloměr
* Stopa
* Determinant
* Transponovat
* Připojit
* Charakteristický polynom
* Vlastní čísla a vlastní vektory
* Singulární hodnoty
* Rozklad singulární hodnoty
* Pseudoinverzní
* Rozklad PLU
* Choleský rozklad
* Gram-Schmidtův rozklad
* QR rozklad
* Horní Hessenberský rozklad
* Real Schur Form Decomposition
* Normy 1,2, Infinity a Frobenius.
Při práci s vektory vám Matrix Numerics může pomoci vypočítat:
* Vnitřní produkt
* Křížový produkt
* Projekční vektor
* Korelace mezi vektory
* Úhel mezi vektory
* Délka vektoru
* Vektorová normalizace
Můžete také aproximovat řešení lineárního systému rovnic a lineárních nejmenších čtverců pomocí algoritmu, který nejlépe vyhovuje vašemu systému:
* Obyčejné nejmenší čtverce
* Iterativně převážené nejmenší čtverce
* Pseudoinverse od SVD
* Kaczmarzův algoritmus
* PLU se Scaled Row Pivoting
* Postupné přes relaxaci
* Konjugovaný gradient
* Gauss-Seidelova iterace
* Jacobiho iterace
Identifikujte konkrétní atributy svého systému/matice jediným dotykem:
* Je to jednotné?
* Je symetrický?
* Je to pozitivní definitivní?
* Je to úhlopříčka?
* Je to horní nebo dolní úhlopříčka nebo obojí?
* Je to ortogonální?
* Je konvergentní?
* Je řádek nebo sloupec diagonálně dominantní nebo obojí?
Číselné výsledky a zápisy jsou krásně vykresleny ve stylu podobném LaTeXu, který podporuje desítkový i racionální režim. Všechny maticové výpočty jsou předem vytvořeny přímo v zařízení na výkonných čipech Apple řady A, což znamená, že Matrix Numerics můžete používat všude a kdekoli bez nutnosti připojení k internetu! Matrix Numerics funguje na iPhone 6 nebo novějším a na všech iPadech kromě mini.
Zvláštní poděkování patří J. Dominguezovi, L. Mezovi a L. Smithovi.
