aardio调用MathNet科学计算库

By admin at 2022-05-12 • 0人收藏 • 1033人看过

MathNet 是一个开源科学计算库，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足 .Net 开发人员的高级需求和日常需求。

其中 Math.NET Numerics 旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。

官方网站: https://www.mathdotnet.com

使用LU分解求解线性方程组(Ax=b)的解的简单例子:

3*X+1.4*Y+0*Z+0*U =1

1.4*X+2*Y+2.1*Z+0*U=2

0*X+2.1*Y+4*Z+3*U =3

0*X+0*Y+3*Z+3.4*U =4

那么可以求出: X , Y , Z , U 满足上述四组要求的数值

import console; 

import dotNet;
var numdll = dotNet.load("\MathNet.Numerics.dll");
var LinearAlgebra = numdll.import("MathNet.Numerics.LinearAlgebra");
var matrix = LinearAlgebra.Double.DenseMatrix.OfArray( {
	{3, 1.4,0,0 },
    {1.4, 2, 2.1, 0 },
    {0 ,2.1,4,3 },
    {0,0,3,3.4 }
} );
var b = LinearAlgebra.Double.DenseVector( { 1, 2, 3, 4 } );
//使用LU分解方式求解
var X = matrix.LU().Solve(b);
console.log(X);
//使用Gram-Shmidt分解方法求解
var Y = matrix.GramSchmidt().Solve(b);
console.log(Y);
console.pause(true);

MathNetNumerics.zip

aardio csharp

4 个回复 | 最后更新于 2022-05-13

admin

2022-05-12 #1

线性拟合

import console; 

import dotNet;
var numdll = dotNet.load("\MathNet.Numerics.dll");
var Numerics = numdll.import("MathNet.Numerics");
var x={};
var y={};
for(i=1;5;1){
	x[i] = i;
	y[i] = i+5;
}
//拟合y=kx+b
var ret = Numerics.Fit.Line(x,y);
//输出结果
console.log(ret)
//取第一个b
console.log(ret.Item1)
//取第二个K
console.log(ret.Item2)

console.pause(true);

多项式:

其中：与直线拟合一样，X为x轴的数组，Y为y轴数组，m为次方数。
比如平时我们使用较多的4次方，m就输入4，公式为：
y=res[4]*x^4 + res[3]*x^3 + res[2]*x^2 + res[1]*x + res[0]

var res = Fit.Polynomial(X, Y, 4);
console.dump(res)

admin

2022-05-12 #2

中值平滑滤波:

import console; 

import dotNet;
var numdll = dotNet.load("\MathNet.Filtering.dll");
var Filtering = numdll.import("MathNet.Filtering");
//设置滤波点数
var mm = Filtering.Median.OnlineMedianFilter(2);
//提供大量滤波数据
var res = mm.ProcessSamples({ 1, 10, 2, 2.5,3,5,4,4 });
console.dump(res)
//插入单个数据
var res = mm.ProcessSample(8);
console.dump(res)
//插入单个数据
var res = mm.ProcessSample(20);
console.dump(res)
console.pause(true);