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NAG数値計算ライブラリとシミュレーション

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

NAG数値計算ライブラリとシミュレーションの違い

NAG数値計算ライブラリ vs. シミュレーション

NAG ライブラリは、Numerical Algorithms Group(NAG社)により販売されているFortran、C言語、Java、などで使用可能な数値計算、統計解析用ライブラリである。線型方程式、固有値問題、補間、微積分、非線型方程式、微分方程式などの数学関数のほかに、相関係数、共分散、多変量解析、乱数発生などの統計計算や金融工学に必要な関数を多く取り揃えている。Windows、Linux、Solaris、HP-UX、IBM AIX、SGI IRIX, その他NECや富士通のスーパーコンピュータなどのプラットフォームで動作する。英国 The Numerical Algorithms Group Ltd. が開発、日本国内では日本ニューメリカルアルゴリズムズグループ株式会社が販売、サポートを行なっている。 NAG数値計算ライブラリでは利用言語や環境などにより以下の5種類のライブラリが用意されている。. ミュレーション()は、何らかのシステムの挙動を、それとほぼ同じ法則に支配される他のシステムやコンピュータなどによって模擬すること広辞苑第6版。simulationには「模擬実験」や「模擬訓練」という意味もある。なお「シミュレイション」と表記することもまれにある。.

NAG数値計算ライブラリとシミュレーション間の類似点

NAG数値計算ライブラリとシミュレーションは(ユニオンペディアに)共通で5ものを持っています: アルゴリズムシミュレーションスーパーコンピュータMATLAB数値解析

アルゴリズム

フローチャートはアルゴリズムの視覚的表現としてよく使われる。これはランプがつかない時のフローチャート。 アルゴリズム(algorithm )とは、数学、コンピューティング、言語学、あるいは関連する分野において、問題を解くための手順を定式化した形で表現したものを言う。算法と訳されることもある。 「問題」はその「解」を持っているが、アルゴリズムは正しくその解を得るための具体的手順および根拠を与える。さらに多くの場合において効率性が重要となる。 コンピュータにアルゴリズムをソフトウェア的に実装するものがコンピュータプログラムである。人間より速く大量に計算ができるのがコンピュータの強みであるが、その計算が正しく効率的であるためには、正しく効率的なアルゴリズムに基づいたものでなければならない。.

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シミュレーション

ミュレーション()は、何らかのシステムの挙動を、それとほぼ同じ法則に支配される他のシステムやコンピュータなどによって模擬すること広辞苑第6版。simulationには「模擬実験」や「模擬訓練」という意味もある。なお「シミュレイション」と表記することもまれにある。.

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スーパーコンピュータ

ーパーコンピュータ(supercomputer)は、科学技術計算を主要目的とする大規模コンピュータである。日本国内での略称はスパコン。また、計算科学に必要となる数理からコンピュータシステム技術までの総合的な学問分野を高性能計算と呼ぶ。スーパーコンピュータでは計算性能を最重要視し、最先端の技術が積極的に採用されて作られる。.

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MATLAB

MATLAB(マトラボ)は、アメリカ合衆国のMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアであり、その中で使うプログラミング言語の名称でもある。MATLABは、行列計算、関数とデータの可視化、アルゴリズム開発、グラフィカルインターフェイスや、他言語(C/C++/Java/Python)とのインターフェイスの機能を有している。MATLABは、主に、数値計算を扱う事ができるが、追加のオプションを使うことで、数式処理の能力を得ることができる。2004年で、MATLABは産業界、教育界において100万人ユーザーを達成しており、工学、理学、経済学など幅広い業種で利用されている。.

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数値解析

バビロニアの粘土板 YBC 7289 (紀元前1800-1600年頃) 2の平方根の近似値は60進法で4桁、10進法では約6桁に相当する。1 + 24/60 + 51/602 + 10/603.

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上記のリストは以下の質問に答えます

NAG数値計算ライブラリとシミュレーションの間の比較

シミュレーションが181を有しているNAG数値計算ライブラリは、84の関係を有しています。 彼らは一般的な5で持っているように、ジャカード指数は1.89%です = 5 / (84 + 181)。

参考文献

この記事では、NAG数値計算ライブラリとシミュレーションとの関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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