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Performs numerical integration over one or two dimensions using weighted nodes.
Distinct from Multi-Dimensional Analysis: Focuses on spatial/mathematical multi-dimensional integration rather than temporal system evolution (engines) or SQL OLAP analysis.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching scientific & mathematical computing · Multi-Dimensional Integration. Refine with filters or upvote what's useful.
ArrayFire es un framework de computación agnóstico al hardware y un motor de tensores compilado JIT diseñado para la computación numérica de alto rendimiento. Sirve como una biblioteca de computación numérica en GPU y un kit de herramientas de procesamiento de señales paralelo que abstrae los backends de hardware, permitiendo que el mismo código base se ejecute en diversas arquitecturas de GPU y CPUs. El proyecto se distingue por un motor JIT que utiliza la compilación de expresiones para fusionar operaciones y minimizar la sobrecarga de memoria. Emplea un grafo de ejecución diferida para optimizar las cadenas de cálculo y proporciona primitivas de interoperabilidad para compartir datos y contextos de ejecución con plataformas de computación externas como CUDA y OpenCL. La biblioteca cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo álgebra lineal paralela, procesamiento digital de señales y visión artificial acelerada. Proporciona herramientas para la implementación de aprendizaje automático, simulación de modelos financieros y la resolución de ecuaciones diferenciales parciales para simulaciones de sistemas físicos. Su sistema de gestión de tensores maneja la asignación de matrices multidimensionales, el corte (slicing) y las transferencias de datos entre host y dispositivo.
Calculates multi-dimensional convolution integrals using separable and non-separable numerical methods.
This project is a numerical computing library designed for scientific and engineering mathematical operations. It functions as a comprehensive linear algebra framework, a statistical analysis library, and a toolkit for mathematical optimization and numerical integration. The library is distinguished by its provider-based native acceleration, which allows managed code to be swapped for platform-native binary libraries to increase the performance of computationally intensive routines. It also supports a hybrid approach to matrix storage, implementing separate strategies for dense and sparse mat
Performs integration over one or two dimensions using weighted abscissas and nodes across specified intervals.
Simplex-noise.js is a mathematical noise generator and graphics library implemented in TypeScript. It computes smooth pseudo-random values across two, three, and four dimensions, producing organic patterns and spatial effects without relying on static image assets. The library operates through a stateless mathematical engine that uses precomputed coordinate lookup tables and typed array buffers to manage numeric data. It supports deterministic seed injection, accepting custom pseudo-random number generator functions to initialize permutation tables with reproducible values for repeatable outp
Generates smooth pseudo-random values across two, three, or four dimensions for simulations and spatial effects.