موفينغ-أفيراج-نيت

أريد أن أضع حسابا لسعر السهم المتوسط ​​المتحرك. ولكن تم التخطيط لعملية حسابية معقدة في وقت لاحق. خطوتي الأولى لمعرفة كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك بكفاءة. أنا بحاجة إلى معرفة كيفية اتخاذ المدخلات والعودة الانتاج بكفاءة. تعتبر مدخلات التاريخ والسعر. الناتج المتحقق التاريخ والسعر والمتوسط ​​المتحرك. إذا كان لدي 500 سجل وأريد حساب المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أيام ما هي الطريقة إفينت بدلا من الذهاب ذهابا وإيابا في مجموعة من التاريخ والسعر مرة أخرى يرجى سوجيست ما هو أفضل وسيلة لتلقي المدخلات (أريليست، الجدول، صفيف الخ) والعودة الانتاج. ملاحظة: اليوم ما من 5 أيام سيكون متوسط ​​آخر 5 أيام بما في ذلك اليوم السعر. يوم أمس سوف يكون متوسط ​​5 أيام الماضية من أمس. أريد أن تبقى الأيام لتكون مرنة بدلا من 5 يمكن أن يكون 9، 14، 20 الخ الخميس، 10 أبريل 2008 3:21 م إذا كنت بحاجة إلى حساب بسيط دون جهدكم من يمكنك استخدام تا-ليب. ولكن إذا كنت تريد الحساب الخاص بك لتكون أكثر كفاءة من تا-ليب، ثم يمكنك إنشاء مؤشر التقنية الخاصة بك. تا-ليب هو عظيم، ولكن المشكلة هي أن هذه المكتبة لديها أساليب ثابتة فقط. وهذا يعني عندما تحتاج إلى حساب القيم صفيف سما على أساس 500 سعر الأشرطة، ثم سوف ترسل مجموعة كاملة من الحانات وسوف يعود صفيف قيم سما. ولكن إذا كنت تتلقى قيمة 501-ست الجديدة ثم يجب إرسال مرة أخرى مجموعة كاملة و تا-ليب مرة أخرى سوف حساب وعودة سما مجموعة من القيم. الآن تخيل أنك بحاجة إلى مثل هذا المؤشر على تغذية السعر الحقيقي، ولكل تغيير السعر تحتاج قيمة مؤشر جديد. إذا كان لديك مؤشر واحد ليست مشكلة كبيرة، ولكن إذا كان لديك مئات المؤشرات تعمل، يمكن أن يكون مشكلة الأداء. كنت في مثل هذه الحالة والبدء في تطوير مؤشرات الوقت الحقيقي التي هي فعالة والقيام بعمليات حسابية إضافية لشريط سعر جديد أو لشريط السعر تغير فقط. أونفورتوناتيلي لم أكن في حاجة إلى مؤشر سما لنظم التداول الخاصة بي، ولكن لدي مثل إما، وما، م، وغيرها. يتم نشر واحد من هذا المؤشر م على بلوق بلدي ويمكنك أن ترى من هناك ما هو الهيكل الأساسي لفئة مؤشر الوقت الحقيقي بلدي. آمل أن تحتاج إلى تغييرات صغيرة لتنفيذ مؤشر سما، لأنه هو واحد من أبسط واحد. المنطق بسيط. لحساب سما كل ما تحتاجه هو ن قيم السعر الأخير. لذلك سيكون مثيل الطبقة مجموعة من الأسعار، التي سوف تخزن الاحتفاظ فقط آخر عدد n من الأسعار كما سما هو محدد (في قضيتك 5). لذلك عندما يكون لديك شريط جديد، سوف إزالة أقدم واحد وإضافة واحدة جديدة وإنشاء حساب. الخميس، أبريل 10، 2008 4:04 بيإم جميع الردود هناك مكتبة تدعى تا-ليب التي تفعل كل ذلك بالنسبة لك، وأنها مفتوحة المصدر. لديها حوالي 50 مؤشرات أعتقد. ويف استخدامه في بيئة الإنتاج وأنها فعالة جدا و رياليبل. يمكنك استخدامه في C، جافا، C، وما إذا كنت بحاجة إلى حساب بسيط دون جهدكم مما يمكنك استخدام تا-ليب. ولكن إذا كنت تريد الحساب الخاص بك لتكون أكثر كفاءة من تا-ليب، ثم يمكنك إنشاء مؤشر التقنية الخاصة بك. تا-ليب هو عظيم، ولكن المشكلة هي أن هذه المكتبة لديها أساليب ثابتة فقط. وهذا يعني عندما تحتاج إلى حساب القيم صفيف سما على أساس 500 سعر الأشرطة، ثم سوف ترسل مجموعة كاملة من الحانات وسوف يعود صفيف قيم سما. ولكن إذا كنت تتلقى قيمة 501-ست الجديدة ثم يجب إرسال مرة أخرى مجموعة كاملة و تا-ليب مرة أخرى سوف حساب وعودة سما مجموعة من القيم. الآن تخيل أنك بحاجة إلى مثل هذا المؤشر على تغذية السعر الحقيقي، ولكل تغيير السعر تحتاج قيمة مؤشر جديد. إذا كان لديك مؤشر واحد ليست مشكلة كبيرة، ولكن إذا كان لديك مئات المؤشرات تعمل، يمكن أن يكون مشكلة الأداء. كنت في مثل هذه الحالة والبدء في تطوير مؤشرات الوقت الحقيقي التي هي فعالة والقيام بعمليات حسابية إضافية لشريط سعر جديد أو لشريط السعر تغير فقط. أونفورتوناتيلي لم أكن في حاجة إلى مؤشر سما لنظم التداول الخاصة بي، ولكن لدي مثل إما، وما، م، وغيرها. يتم نشر واحد من هذا المؤشر م على بلوق بلدي ويمكنك أن ترى من هناك ما هو الهيكل الأساسي لفئة مؤشر الوقت الحقيقي بلدي. آمل أن تحتاج إلى تغييرات صغيرة لتنفيذ مؤشر سما، لأنه هو واحد من أبسط واحد. المنطق بسيط. لحساب سما كل ما تحتاجه هو ن قيم السعر الأخير. لذلك سيكون مثيل الطبقة مجموعة من الأسعار، التي سوف تخزن الاحتفاظ فقط آخر عدد n من الأسعار كما سما هو محدد (في قضيتك 5). لذلك عندما يكون لديك شريط جديد، سوف إزالة أقدم واحد وإضافة واحدة جديدة وإنشاء حساب. الخميس، أبريل 10، 2008 4:04 بيإم أود حساب المتوسط ​​المتحرك في قاعدة البيانات عن طريق إجراء مخزن أو في مكعب. هل نظرت إلى خدمات التحليل، لديها القدرة على حساب المتوسطات المتحركة. الخميس، 10 أبريل / نيسان 2008 4:05 م نعم. تا-ليب هو جيد ولكن قد لا تكون مناسبة بالنسبة لي. عندما أضيف قيمة جديدة أو قيمة محدثة لتاريخ السجلات سأفعل الحساب في وظيفة منفصلة فقط لهذا الاقتباس الجديد وتخزينه في قاعدة البيانات. أنا أخطط لتحديث الاقتباس كل ساعة. أنا بحاجة إلى القيام حوالي 25 إلى 30 المؤشرات الفنية ل 2200 الأسهم. الخميس، 10 أبريل 2008 5:51 م يستغرق وقت تنفيذ مكالمة تا-ليب على صفيف مكون من 10000 عنصر حوالي 15 ميلي ثانية (على إنتل كور ديو 2.13 غز). هذا هو متوسط ​​جميع الوظائف. من بين أسرع، سما يأخذ أقل من 2.5 ميلي ثانية. أبطأ، هترندمود، يستغرق 450 ميلي ثانية. مع عناصر أقل هو أسرع. سما يأخذ حوالي 0.22 ميلي ثانية ل 1000 عناصر الإدخال. كسب السرعة تقريبا الخطية (النفقات العامة لأداء استدعاء وظيفة لا يكاد يذكر). في سياق التطبيق الخاص بك، تا-ليب من المستبعد جدا أن يكون عنق الزجاجة الخاصة بك لأداء السرعة. أيضا أنا عموما لا أوصي هذا الحل نكوت كوتلاست. اقرأ أدناه للحصول على التفاصيل. أولا، تصحيح لبيان بوبان. يمكن أيضا لجميع الوظائف في تا-ليب حساب قيمة مشاركة واحدة باستخدام الحد الأدنى من العناصر نكوت كوتلاست. يمكن أن يكون لديك صفيف من حجم 10000، وتهيئة البيانات فقط لأول 500 العناصر، إضافة عنصر واحد والدعوة تا-ليب لحساب سما فقط للعنصر الجديد. سوف تا-ليب ننظر إلى الوراء لا أكثر من اللازم (إذا سما 5، ثم تا-ليب سوف حساب سما واحد باستخدام القيم 5 الماضية). هذا ممكن مع المعلمة ستارتيدكس و إنديدكس. يمكنك تحديد نطاق ليتم حسابه، أو قيمة واحدة. في هذا السيناريو سوف تجعل ستارتيدكس إنديدكس 500 لحساب العنصر 501st. لماذا هذا الحل كوتلاست نكوت يحتمل أن تكون خطرة على بعض بغض النظر عن اختيار حل بوبان. أو تا-ليب ترى أن استخدام عدد محدود صغير من البيانات السابقة لن تعمل بشكل جيد مع معظم وظائف تا. مع سما، فمن الواضح أنك تحتاج فقط عنصر n لحساب متوسط ​​أكثر من عنصر n. انها ليست بسيطة مع إما (والعديد من المهام تا أخرى). وغالبا ما تعتمد الغو على القيمة السابقة لحساب القيمة الجديدة. وظيفة عودية. وهذا يعني أن جميع القيم السابقة لها تأثير على القيم المستقبلية. إذا قررت أن كوتليميتكوت ألغو الخاص بك لاستخدام كمية صغيرة فقط من قيمة ن الماضي، فإنك لن تحصل على نفس النتيجة كشخص يحسب على عدد كبير من القيم الماضية. الحل هو حل وسط بين السرعة والدقة. لقد كثيرا ما نناقش هذا في سياق تا-ليب (أسميها فترة كوتونستابل في الوثائق والمنتدى). ولإبقائه بسيطا، فإن توصيتي العامة هي إذا كنت غير قادر على جعل الفرق بين الغو مع استجابة النبض المحدود (فير) من الغو مع استجابة النبض لانهائية (إير)، وسوف تكون أكثر أمانا لحساب على جميع البيانات لديك متاح. يحدد تا-ليب في الشفرة التي لها وظائف غير مستقرة (إير). حرره مفورتير الجمعة 15 أغسطس 2008 4:25 ص الجملة الإنجليزية الصحيحة الجمعة 15 أغسطس 2008 4:20 أمنيت فريميورك 3.5. إم محاولة لحساب متوسط ​​بعض أعداد كبيرة جدا. على سبيل المثال: من الواضح أن النتيجة الرياضية هي 9223372036854775607 (long. MaxValue - 200)، ولكن أحصل على استثناء هناك. وذلك لأن تنفيذ (على الجهاز الخاص بي) إلى متوسط ​​طريقة التمديد، كما فحصها. NET العاكس هو: وأنا أعلم أنني يمكن استخدام مكتبة بيجينت (نعم، وأنا أعلم أنه يتم تضمينها في. نيت فريميورك 4.0، ولكن إم تعادل إلى 3.5). ولكن ما زلت أتساءل عما إذا كان ثيريس تطبيق مستقيم جدا إلى الأمام لحساب متوسط ​​عدد صحيح دون مكتبة خارجية. هل تعرف عن مثل هذا التنفيذ المثال السابق، من ثلاثة أعداد صحيحة كبيرة، كان مجرد مثال لتوضيح قضية تجاوز. والسؤال هو حساب متوسط ​​أي مجموعة من الأرقام التي قد تصل إلى عدد كبير يتجاوز أنواع الحد الأقصى للقيمة. نعتذر عن هذا الارتباك. كما غيرت عنوان الأسئلة لتجنب الارتباك الإضافي. إذا كنت تعرف ما هو المتوسط ​​تقريبا (أو، على الأقل، أن جميع أزواج من الأرقام سيكون لها فرق ماكس لطول. ماكسفالو)، يمكنك حساب متوسط ​​الفرق من تلك القيمة بدلا من ذلك. أنا على سبيل المثال مع أرقام منخفضة، ولكنه يعمل بشكل جيد على قدم المساواة مع كبيرة منها. يمكنك بالطبع تنفيذ هذا بطريقة ما يجعل من الاسهل لإعادة استخدامها، على سبيل المثال كطريقة تمديد إينوميرابللتلونغت. أجاب 24 مايو 10 في 8:11 إذا you39re محظوظا أن يكون لها قائمة، فإنه لا يزال يذهب أوري. ولكن فكرتك تبدو لطيفة. نداش أنيفيس 24 مايو 10 في 13:53 أنيفس - لهذا العمل أنا افترض صراحة أنه لا يوجد رقمين يجب أن تكون أطول من long. MaxValue بصرف النظر. نداش توماس ليكن 24 مايو 10 في 15:08 هنا كيف أفعل إذا أعطيت هذه المشكلة. أولا يتيح تحديد فئة راتيونالنومبر بسيطة جدا، والذي يحتوي على اثنين من الخصائص - توزيعات الأرباح والقسمة ومشغل لإضافة اثنين من الأرقام المعقدة. هنا هو كيف يبدو: الجزء الثاني من السهل حقا. دعونا نقول لدينا مجموعة من الأرقام. ويقدر متوسطها من خلال مجموع (أرقام) طول (أرقام)، وهو نفس الرقم 0 طول رقم 1 طول. رقم n الطول. من أجل أن تكون قادرة على حساب هذا فإننا سوف تمثل كل رقم ط طول كرقم كامل وجزء عقلاني (تذكير). هنا هو كيف يبدو: في النهاية لدينا قائمة من الأرقام العقلانية، وعدد كامل الذي نجمع معا والحصول على متوسط ​​تسلسل دون تجاوز. ويمكن اتخاذ نفس النهج لأي نوع دون تجاوز لذلك، وليس هناك فقدان من الدقة. تعريف: مجموعة من الأرقام. إذا كان متوسط ​​(A) سوم (A) لين (A) متوسط ​​(A) A 0 لين (A) A 1 لين (A) A 2 لين (A). (لين) (2) إذا كان لنا أن نعرف أن يكون الرقم الذي يرضي هذا: X (Y لين (A))، وهذا هو أساسا لأنه إذا قمت بتقسيم A من B نحصل X مع تذكير رقم عقلاني (يب) . متوسط ​​(A) A1 A2 A3. أن X1 X2 X3 X4. تذكير 1 تذكير 2. جمع أجزاء كاملة، وجمع التذكير عن طريق الاحتفاظ بها في شكل العدد الرشيد. في النهاية نحصل على رقم واحد كامل واحد عقلاني، الذي لخص معا يعطي متوسط ​​(A). اعتمادا على الدقة التي تريد، يمكنك تطبيق هذا فقط على العدد الرشيد في نهاية المطاف. إذا كنت تعرف مقدما أن كل ما تبذلونه من الأرقام ستكون كبيرة (بمعنى أقرب بكثير long. MaxValue من الصفر)، يمكنك حساب متوسط ​​المسافة بينهما من long. MaxValue. ثم متوسط ​​الأرقام هو long. MaxValue أقل من ذلك. ومع ذلك، فإن هذا النهج تفشل إذا (م) أي من الأرقام بعيدة عن long. MaxValue. لذلك الخيول للدورات. أجاب 24 مايو 10 في 8:05 هذا هو تقريبا نفس النهج الخاص بي، ولكن لك سوف تفشل لأي رقم سلبي. نداش توماس ليكن 24 مايو 10 في 08:15 أعتقد أن هناك حل وسط في مكان ما أو الآخر. إذا كانت الأرقام تحصل حقا كبيرة جدا ثم قليل من الأرقام من أقل أوامر (ويقول أقل 5 أرقام) قد لا تؤثر على النتيجة بقدر. قضية أخرى هي حيث كنت لا تعرف حقا حجم مجموعة البيانات القادمة في، وخاصة في حالات الوقت ستريمريل. هنا أنا لا أرى أي حل آخر ثم (السابقالمرحلة الأولى نيوفالو) (أولدكونت lt - oldCount1) هيريس اقتراح: متوسط ​​الأرقام لنوع رقمي معين بطريقة آمنة في حين أن استخدام فقط هذا النوع الرقمي هو في الواقع ممكن، على الرغم من أنني أنصح باستخدام مساعدة بيجينتيجر في التنفيذ العملي. قمت بإنشاء مشروع للحسابات الرقمية الآمنة التي لديها بنية صغيرة (Int32WithBoundedRollover) التي يمكن أن تلخص 232 int32s دون أي تجاوز (يستخدم هيكل داخليا اثنين من حقول int32 للقيام بذلك، لذلك لا توجد أنواع البيانات الكبيرة المستخدمة). وبمجرد الانتهاء من هذا المبلغ، ثم تحتاج إلى حساب سومتوتال للحصول على المتوسط، والتي يمكنك القيام به (على الرغم من أنني لن أوصي به) من خلال إنشاء ومن ثم زيادة إجمالي مثيل آخر من Int32WithBoundedRollover. بعد كل زيادة يمكنك مقارنتها بالمجموع حتى تعثر على جزء صحيح من المتوسط. من هناك يمكنك تقشير ما تبقى وحساب جزء كسري. من المحتمل أن تكون هناك بعض الحيل الذكية لجعل هذا أكثر كفاءة، ولكن هذه الاستراتيجية الأساسية بالتأكيد من دون الحاجة إلى اللجوء إلى نوع بيانات أكبر. ومع ذلك، فإن التنفيذ الحالي لا يبني لهذا (على سبيل المثال لا يوجد مشغل مقارنة على Int32WithBoundedRollover، على الرغم من أنه لن يكون من الصعب جدا أن تضيف). والسبب هو أنه هو مجرد أبسط من ذلك بكثير لاستخدام بيجينتيجر في نهاية للقيام الحساب. الأداء الحكيم هذا لا يهم كثيرا لمتوسطات كبيرة لأنه سيتم فقط القيام به مرة واحدة، وأنها مجرد نظيفة جدا وسهلة الفهم للقلق حول الخروج مع شيء ذكي (على الأقل حتى الآن.). بقدر السؤال الأصلي الذي كان معنية نوع البيانات الطويل، يمكن تحويل Int32WithBoundedRollover إلى لونغويثبونددرولوفر فقط عن طريق مبادلة المراجع int32 للمراجع طويلة، وينبغي أن تعمل فقط نفس. ل Int32s لقد لاحظت فرق كبير جدا في الأداء (في حالة أن هذا هو من الفائدة). بالمقارنة مع طريقة بيجينتيجر فقط الطريقة التي أنتجتها حوالي 80 أسرع بالنسبة لكبير (كما في العدد الإجمالي لنقاط البيانات) العينات التي كنت اختبار (رمز لهذا يتم تضمينها في اختبارات وحدة ل Int32WithBoundedRollover الطبقة). ويرجع ذلك في الغالب إلى الفرق بين عمليات int32 يجري في الأجهزة بدلا من البرامج كما العمليات بيجينتيجر هي. أجاب مارس 30 14 في 3:04 مشروع جميل، I39ll الغوص في ذلك عندما أستطيع. نداش رون كلاين 30 مار 14 في 6:06 إجابتك 2017 كومة تبادل، إنكتواردز الرياضيات. نوميريكس الإصدار 3 الرياضيات. العددي هو في طريقها نحو الإصدار الرئيسي المقبل، v3.0. وقد تم بالفعل دفع أول معاينة ألفا إلى معرض نوجيت، على الرغم من ثيريس لا يزال هناك الكثير للقيام به. إذا كنت ترغب في فهم أفضل قليلا حيث نحن حاليا، حيث كانت تتجه إلى، ولماذا، ثم قراءة على. لماذا إصدار رئيسي جديد نحن نطبق مبادئ الإصدار الدلالي. وهذا يعني أننا ليس من المفترض أن كسر أي أجزاء من السطح العام للمكتبة، وهو ما يقرب من كل شيء في حالتنا، خلال الإصدارات الطفيفة (مع شكل نسخة من 3 أجزاء main. minor. patch). هذا يجعل من السهل أن تتمكن من الترقية بسهولة في الإصدارات الصغيرة دون أفكار ثانية أو كسر أي من التعليمات البرمجية الخاصة بك. ومع ذلك، في بعض الأحيان هناك حقا سبب وجيه لتغيير التصميم، لأنه هو وسيلة معقدة للاستخدام، غير متناسقة، يؤدي إلى سوء الأداء أو لم يكن مجرد مدروسة جيدا. أو تعلمنا ببساطة كيف نفعل ذلك بطريقة أفضل بكثير. ربما كنت قد لاحظت أن بعض الأعضاء قد أعلن أنها عفا عليها الزمن على الإصدارين الأخيرين الطفيفة، مع اقتراحات كيفية القيام بذلك بدلا من ذلك، على الرغم من أن التنفيذ القديم تم الحفاظ على سليمة. على مر الزمن أصبح كل هذا الرمز القديم ألم للحفاظ على، واستخدام المكتبة كانت أكثر تعقيدا بكثير من الحاجة. لذلك قررت وقتها لإصلاح أخيرا معظم هذه القضايا وتنظيف. نحن لا نقل بعض الجبن حولها في هذا الإصدار. سوف كسر الكود الخاص بك في بضع مناسبات. ولكن في جميع الحالات يجب أن يكون الإصلاح سهلا إن لم يكن تافها. أيضا، مرة واحدة هناك ونحن سوف تكون ملزمة مرة أخرى بالنسخة الدلالية للحفاظ على مكتبة مستقرة على جميع الإصدارات الطفيفة في المستقبل، وبالتالي من المرجح لسنوات قادمة. أيضا، قد نواصل توفير بقع فرع v2 القديم إذا لزم الأمر لفترة من الوقت. ومع ذلك، أوصي بشدة للترقية إلى V3 مرة واحدة متوفرة. ردود الفعل هو موضع ترحيب وقد تم بالفعل نشر أول معاينة (v3.0.0-alpha1) ل نوجيت وأعتزم القيام لا يقل عن اثنين من الإصدارات معاينة أخرى قبل أن نصل إلى الإصدار الأول V3.0. يرجى إلقاء نظرة على ذلك وإعطاء التغذية المرتدة - الآن هو إمكانية فريدة لكسر التغييرات. نظرة عامة على ما تم القيام به حتى الآن تبسيط مساحة الاسم. تصميم أكثر وظيفية حيثما كان ذلك مناسبا. تأكد من أن كل شيء يعمل بشكل جيد ويشعر الأصلي في كل من C و F. استخدام أسماء قصيرة مشتركة إذا كان معروفا بدلا من الأسماء الكاملة طويلة جدا (علم المثلثات). الجبر الخطي: استخدام الأنواع العامة هو الطريقة الموصى بها الآن تأكد من أنها تعمل بشكل جيد. الطبقات إو ل ماتريكسفكتور التسلسل تصبح حزم منفصلة. إعادة بيع كبيرة من حلالا تكرارية. شغل بعض القطع المفقودة، والتبسيط المختلفة، والكثير من التغييرات الأخرى. توزيعات: تنظيف الرئيسية. التعرض المباشر لوظائف التوزيع (بدف، سدف، الخ). تقدير المعلمة. وظائف المسافة الجديدة نظرة عامة على ما هو مخطط للقيام بحلالات تكرارية تحتاج إلى مزيد من العمل. معرف أيضا أن تصميم لهم بحيث يمكن تكرارها يدويا، بطريقة بسيطة. التحولات المتكاملة (ففت الخ) تحتاج إلى إعادة هيكلة كبيرة. مدعومة من قبل مزود الأصلي إذا كان ذلك ممكنا. النظر في إعادة التصفية (فير، إير، المتوسط ​​المتحرك، وما إلى ذلك) إن منحنى الحالي القائم على التحلل قر غير فعالة لمجموعات البيانات الكبيرة، ولكن إصلاحه هو في الواقع ليست معقدة للغاية. التحقيق وإصلاح عدم الاتساق في فئة بريسيسيون. إسقاط زائدة عن الحاجة خالية من التفاصيل تفاصيل ما الجديد في الإصدار 3 حتى الآن إسقاط. Algorithms نامسباسس هل لديك أي وقت مضى لفتح 10 مختلفة نيتسباسس الرياضيات العددي للحصول على كل ما تحتاجه هذا ينبغي أن تحصل على أفضل إلى حد ما في V3، كما واجهات ثابتة مثل دمج . أقحم. تم نقل فيت أو فيندروتس لحالات بسيطة مباشرة إلى مساحة اسم الجذر MathNet. Numerics وجميع مساحات الأسماء خوارزميات (للاستخدامات المتقدمة) من النموذج MathNet. Numerics. X.Algorithms الآن ببساطة MathNet. Numerics. X. الاستكمال الداخلي بالإضافة إلى مساحات الاسم المبسطة، يتم تبسيط آخر حمولة تفاضلية تعيد كل القيمة المحرفية والمشتقة الأولى والثانية عند نقطة معينة x: بدلا من معلمتين خارجيتين في ترتيب غير متوقع فإنها ترجع الآن رقما مع ترتيب معقول . التكامل كان تصميم التحول المزدوج الأسي غريبا نوعا ما. وقد تم تبسيطها إلى فئة ثابتة وأبسط من ذلك بكثير لاستخدامها صراحة. التوزيعات الاحتمالية على الرغم من أنه كان من الممكن دائما تخصيص مصدر عشوائي مخصص (رنغ) لتوزيع لأخذ عينات عشوائية، إلا أنه كان معقدا إلى حد ما ويتطلب خطوتين. الآن جميع منشئات التوزيع لديها الزائد قبول مصدر عشوائي مخصص مباشرة في البناء، في خطوة واحدة. ويدعم عدد قليل من التوزيعات الآن تقدير معلمات الاحتمال الأقصى وتنفذ معظم التوزيعات دالة توزيع تراكمي معكوس. وظائف التوزيع مثل بدف. سدف و إنفدف تتعرض الآن مباشرة وظائف ثابتة. تم تحسين الوثائق المضمنة وتسمية المعلمة بشكل ملحوظ. أصبح تشيسكوار تشيسكوارد. وأصبحت واجهة إديستريبوتيون إيونيفارياتديستريبوتيون. أبسط أكثر العينات العشوائية كومبوسيبل في F مع نموذج جديد وحدة. وظائف مسافة جديدة إجراءات روتينية قياسية لتقييم المسافات الإقليدية ومانهاتن و تشيبيشيف بين المصفوفات أو النواقل، وكذلك للمجموع المشترك من الفرق المطلق (ساد)، متوسط ​​الخطأ المطلق (مي)، مجموع الفرق التربيعي (سد) ومتوسط ​​التربيع أخطاء (مس). المسافة هامنج. الاستفادة من مقدمي الخدمات عند الاقتضاء. أقل من الشيكات الفارغة و أرغمنتنولكسيبتيونس من المحتمل أن يكون تأثير جانبي من التعرض لي للبرمجة الوظيفية على مدى العام الماضي، وأنا لم تعد تتبع الحجج لماذا في C كل روتين يجب أن تحقق صراحة جميع الحجج ل نول. إيف بالفعل إسقاط عدد قليل من هذه الشيكات، ولكن لا يزال هناك أكثر من 2000 الأماكن حيث الرياضيات نوميريكس يلقي أرغمنتنولكسيبتيون. من المرجح أن معظم هذه قد ذهب. هناك حالة واحدة حيث أنه من المنطقي للحفاظ عليها على الرغم من: عندما يقبل روتين حجة ولكن لا تستخدم على الفور (وبالتالي لا يسبب نولريفيرنسكسيبتيون فوري)، يمكن أن يكون التسلل إشارة نول في الصعب التصحيح، وذلك على ما يرام الحفاظ على الاختيار. ولكن مثل هذه الحالات نادرة جدا نظرا لطبيعة المكتبة. مكتبة إو مكتبة إو التي كانت توزع كجزء من الحزمة الأساسية هي الآن مجموعة من حزم نوجيت منفصلة، ​​على سبيل المثال. MathNet. Numerics. Data. Text. ويعيش في مستودع منفصل. تفضيل أنواع الجبر الخطي العامة نظرا لأن مساحة الاسم العامة مطلوبة طوال الوقت على أية حال، والطريق السعيد الموصى به الآن هو استخدام الأنواع العامة دائما، فقد تم نقل كل شيء من مساحة الاسم. Generic إلى مساحة اسم واحدة. من الآن فصاعدا تحتاج عادة فقط لفتح اثنين من نامسباسس عند العمل مع الجبر الخطي، حتى لو كانت هناك حاجة إلى فاكتوريزوريز. على سبيل المثال، عند استخدام نوع مزدوج، قمت بفتح MathNet. Numerics. LinearAlgebra و MathNet. Numerics. LinearAlgebra. Double. منذ كتابة أقوى في F، جميع وظائف إينتكريت في وحدة F الآن العودة مباشرة أنواع عامة لذلك لم يكن لديك لبث يدويا في كل وقت. وقد تم تعميم معظم الإجراءات الروتينية للعمل على الأنواع العامة. في الحالات التي تريد فيها تنفيذ خوارزميات عامة ولكن تحتاج أيضا إلى إنشاء مصفوفات كثيفة أو متفرقات أو متجهات جديدة تم إضافة منشئ عام جديد. هذا نادرا ما تكون هناك حاجة في رمز المستخدم على الرغم من. العمليات المفقودة للصفوف المصفوفة تمت إضافة عدد قليل من الإجراءات المفقودة للنظم العددية مثل إضافة أو طرح مقياس عددي إلى مصفوفة أو تقسيم مقياس رقمي بواسطة مصفوفة، مدعومة من قبل مقدمي الخدمات حيثما أمكن. ثيريس الآن أيضا روتين معامل. مشغلي المحطات نقطة نقطة حيث دعم (F) ويف وأضاف نقطة الحكيم .. و. المشغلين إلى المصفوفات والنواقل في المكتبة الأساسية. هذا غير معتمد في جميع. Net اللغات حتى الآن، ولكن يعمل بشكل جيد في F على الرغم من دون دون دعم الكرز. بالطبع في لغات أخرى يمكنك الاستمرار في استخدام الطرق العادية كما كان من قبل. العوملة والحلول التكرارية لم يكن من الممكن الوصول إلى عامل المصفوفة سابقا إلا بطرق الإرشاد أو الإنشاء الصريح، وهو ما لم ينجح بشكل جيد عند استخدام الأنواع العامة. نوع المصفوفة العامة الآن يوفر طرق لإنشاء لهم مباشرة. وعلى هذا النحو، استوعبت عمليات التنفيذ الفعلية حيث لم تعد هناك حاجة للوصول المباشر. وعامل قر يكون الآن ضعيفا افتراضيا، و فاكتوريزوريز لم تعد استنساخ نتائجها دون سبب عملي. وقد تم تبسيط تصميم حلالا تكرارية بشكل كبير والآن هي عامة ومشتركة حيثما أمكن وقبول أنواع عامة في كل مكان. أصبحت مساحات الأسماء الآن مسطحة أكثر من ذلك حيث أن البنية المفصلة جدا لم تضيف أي قيمة، ولكن يعني أنه كان عليك فتح عشرة فضاءات. متفرقات التحسينات الجبرية الخطية يكون المتجهات الآن روتين كونجوغاتيدوتريبرودوكت بالإضافة إلى دوتبرودوكت. المتجهات الآن توفر صراحة L1، L2 وقواعد اللانهائية ماتريسزفكتورس لديها الآن العدادين ثابت، مع البديل الذي يتخطى الأصفار (مفيدة إذا متفرق). وقد تم تبسيط إجراءات خلق ماتريكسفكتور وعادة ما لم تعد تتطلب أبعادا صريحة. المتغيرات الجديدة لإنشاء المصفوفات القطرية، أو مثل حيث جميع الحقول لها نفس القيمة. ماتريسزفكتورس تعرض ما إذا كان التخزين كثيفة مع خاصية إيسدينز جديدة. تم نقل موفري الخدمات إلى مساحة أسماء موفري الخدمة وتكون عامة تماما مرة أخرى. مجمع أسيناكوس أكثر قوة لأعداد حقيقية كبيرة. وظائف تريج: أسماء قصيرة مشتركة بدلا من أسماء طويلة جدا. مجمع: أسماء قصيرة مشتركة ل إكس، لن، Log10، سجل. الإحصاءات: طريقة واحدة جديدة لتمرير المنحنى (كما تستخدم في كثير من الأحيان معا). شارك هذا المنشور