Jblas: Java용 선형 대수

Jblas: Linear Algebra for Java
Jblas: Java용 선형 대수
원저작자브라운 미키오
안정된 릴리스
1.2.4 / 2015년 5월 12일 (2015년 5월 12일
운영 체제크로스 플랫폼
유형도서관
면허증.BSD 개정
웹 사이트jblas.org

jblas는 Mikio Braun이 BLAS와 LAPACK을 기반으로 하는 자바 프로그래밍 언어를 위해 만든 선형 대수 라이브러리입니다.다른 대부분의 Java 선형 대수 라이브러리와는 달리 jblas는 Java Native Interface(JNI)를 통해 네이티브 코드에 사용하도록 설계되었으며 미리 컴파일된 바이너리와 함께 제공됩니다.대상 아키텍처 중 하나에서 사용하면 사용할 올바른 바이너리가 자동으로 선택되고 로드됩니다.이를 통해 즉시 사용할 수 있어 번거로운 컴파일 프로세스를 피할 수 있습니다.jblas는 BLAS와 LAPACK이 제공하는 오래된 API에 더해 사용하기 쉬운 고급 API를 제공하므로 많은 번거로움을 해소할 수 있습니다.

jblas는 최초 출시 이후 과학 컴퓨팅 분야에서 인기를 얻고 있다.텍스트 분류,[1] 네트워크 [2]분석 및 고정 부분 공간 [3]분석과 같은 다양한 응용 프로그램의 경우.JLabGroovy나 [4]Universal Java Matrix Library(UJMP)[5] 등의 소프트웨어 패키지의 일부입니다.Java 매트릭스 [6]라이브러리의 성능 연구에서 네이티브 코드를 가진 라이브러리를 고려할 때 jblas는 최고의 성능을 발휘하는 라이브러리였습니다.

기능

다음은 프로젝트 웹사이트에 나열된 jblas의 기능에 대한 개요입니다.

  • 고유 – eigendecomposition(eigendecomposition)
  • 해결 – 선형 방정식 해결
  • 특이점 – 특이점 분해
  • 분해 – LU, Cholesky, ...
  • 지오메트리 – 센터링, 정규화, ...

사용 예

고유값 분해 예제:

더블 매트릭스[] 에바 = 고유.대칭형 벡터(매트); 더블 매트릭스 V = 에바[0]; 더블 매트릭스 D = 에바[1];

행렬 곱셈 예제:

더블 매트릭스 결과 = 매트.mmul(매트 B);

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ C. Dharmadhikar, Shweta; Maya Ingle; Parag Kulkarn (July 2012). "A Novel Multi label Text Classification Model using Semi supervised learning". International Journal of Data Mining & Knowledge Ma nagement Process (IJDKP). 2 (4).
  2. ^ Davis, Nicholas; Ahwan Pandey; B. A. McKinney (2011). "Real-world comparison of CPU and GPU implementations of SNPrank: a network analysis tool for GWAS". Bioinformatics. 27 (2): 284–285. doi:10.1093/bioinformatics/btq638. PMC 3018810. PMID 21115438.
  3. ^ Muller, Jan Saputra; Paul von Bunau; Frank C. Meinecke; Franz J. Kiraly; Klaus-Robert Muller (2011). SSA Toolbox 1.3 Manual (PDF). Retrieved September 25, 2013.
  4. ^ Papadimitriou, Stergios. "JLabGroovy". Retrieved September 23, 2013.
  5. ^ Arndt, Holger. "Universal Java Matrix Package". Retrieved September 25, 2013.
  6. ^ Abeles, Peter. "Java Matrix Benchmark". Retrieved September 23, 2013.