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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.
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ArrayFire est un framework de calcul agnostique au matériel et un moteur de tenseurs compilé JIT conçu pour le calcul numérique haute performance. Il sert de bibliothèque de calcul numérique GPU et de toolkit de traitement du signal parallèle qui abstrait les backends matériels, permettant à la même base de code de s'exécuter sur diverses architectures GPU et CPU. Le projet se distingue par un moteur JIT qui utilise la compilation d'expressions pour fusionner les opérations et minimiser la surcharge mémoire. Il emploie un graphe d'exécution différée pour optimiser les chaînes de calcul et fournit des primitives d'interopérabilité pour partager des données et des contextes d'exécution avec des plateformes de calcul externes comme CUDA et OpenCL. La bibliothèque couvre un large éventail de capacités, incluant l'algèbre linéaire parallèle, le traitement du signal numérique et la vision par ordinateur accélérée. Elle fournit des outils pour l'implémentation de l'apprentissage automatique, la simulation de modélisation financière et la résolution d'équations aux dérivées partielles pour les simulations de systèmes physiques. Son système de gestion de tenseurs gère l'allocation de tableaux multidimensionnels, le découpage et les transferts de données hôte-périphérique.
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.