GNU Scientific Library 1.0

кто-нить labview под линукс юзал?

ничем не отличается от labview под винды но только работает стабильнее

Объясните, плз, что это такое и что оно позволяет делать?
Санделло

Ну наконец-то,
Вот теперь действительно Linux 
становится платформой для научных исследований.

Bear. 

а unix всегда был и будет платформой для научных исследований

многие большие научные центры сейчас переходят на linux (и при этом в некотором смысле поддерживают его)

Просто удивительно, как люди считают собственное незнание признаком неспособности используемой операцмонки. Ну вышел релиз 1.0, ну и что? Уже два года назад релиз 0.5 был в дистрибутиве.

Хотя пошуметь, конечно, полезно. Я вот пока этой новости не увидел, и знать не знал, что для того чтобы получить non-linear fitting мне нужно просто apt-get install libgsl сказать.

Да, я не знал о существовании такой GNU библиотеки.
Каюсь.

За информацию - спасибо.

Ну а fitting можно и самому сделать :-))
как и все остальное.

Еще раз спасибо.


Bear.

На netlib.org можно найти массу численных алгоритмов в исходниках на фортране и на C. Я всегда использовал lapak, который тоже есть во многих дистрибутивах, и является пожалуй лучшей численной библиотекой сегодня (в нем грамотные методы используются). То чего нет в lapak доступно в виде отдельных фортран и С модулей на том же netlib.org, компилируется g77 без проблем обычно.

Пардон, lapack библиотека называется, долбаное правописание :(

Беглый просмотр документации по библиотеке не обнаружил в ней и следа интервальных численных методов. Если там их действительно не реализовывали, то использовать эту библиотеку для ответственных расчетов я бы не стал.

--

SVK

Я пользовал LabView под Linux, все нормально. Жаль NationalInstruments еще не под все железо драйвера сделала.

А чо типа за фигня - интервальные численные методы?

>Bear:
>Ну а fitting можно и самому сделать :-))
>как и все остальное.

Фитирование самому делать __НЕЛЬЗЯ__, надо пользоваться готовыми и
обкатанными вдоль и поперек библиотеками ( примеры известны - выбери по
вкусу ) В них есть _все_, что может понадобиться для проведения расчетов.
Про "все остальное", относящееся к анализу данных - то же самое.

> Фитирование самому делать __НЕЛЬЗЯ__
Pochemu? Chto v etom uzhasnogo?

> Pochemu? Chto v etom uzhasnogo?

Ужасного ничего нет - это непростая задача. Нисколько не сомневаюсь в программерских способностях аудитории, но одна только минимизация многопараметричской функции при ограничениях на параметры с вычислением матрицы корреляций - потребует массу времени и мозговых штурмов ( весьма неразумно при наличии готовых библиотек ). Эта область проблем - только для квалифицированных специалистов.

To anonymous (*) (2001-12-02 02:54:47.0)

> А чо типа за фигня - интервальные численные методы?

Да так, ничего особенного. Всего-навсего разновидность численных методов, которые в отличие от всех остальных, мне известных, позволяют получать математически строгий результат, а не просто числа неизвестно какой точности. Конечно, и с ними есть свои трудности, но все же...

Подробности здесь: http://www.cs.utep.edu/interval-comp/index.html

--

SVK

Вообще, в задачах минимизации куда больше шаманизма, чем науки. Слишком много непредсказуемых ситуаций бывает, от чего по ходу дела требуется менять алгоритм минимизации. Чаще всего это вообще возможно только ручками - то есть, ко всякой задаче фактически свой новый алгоритм минимизации рисуется. Так что облом - пользоваться одними только готовыми библиотеками на практике невозможно. И, используя их, надо всегда знать, как именно они работают. Насмотрелся я, как народ на MINUIT-е лажался...

> Подробности здесь: http://www.cs.utep.edu/interval-comp/index.html

Ага, читал. Что называется, много думал. Действительно, забавно. Но я не очень понял, для каких-таких ответственных расчетов эти методы применяются прямо сейчас и без них не обходятся? Я не говорю, что без них НАДО обходиться, возможно, в каких-то случаях такой подход действительно будет наиболее (или даже единственно) правильным. Но говорить, что за неимением этих методов в GSL ею и пользоваться нельзя, я бы не стал. Кстати, в CERNlib, сдается мне, тоже ничего на эту тему нет, а уж, казалось бы, довольно ответственная организация, и расчеты у них не самые вялые...

>Antichrist:
>Вообще, в задачах минимизации куда больше шаманизма, чем науки.Слишком много
>непредсказуемых ситуаций бывает, от чего по ходу дела требуется менять алгоритм

Все правильно, потому и советую аудитории не проливать свою кровь, а взять
отлаженные проги. Свое надо писать, лишь достоверно убедившись, что по-другому
никак задачу не решить ( редкий случай, imho ) и приготовившись к большим
трудностям.

>И, используя их, надо всегда знать, как именно они работают.
>Насмотрелся я, как народ на MINUIT-е лажался...

Да, матчасть надо знать - облаживался скорее всего не MINUIT,
а, конкретно, народ :)

>Antichrist:
>Вообще, в задачах минимизации куда больше шаманизма, чем науки.Слишком много
>непредсказуемых ситуаций бывает, от чего по ходу дела требуется менять алгоритм

Все правильно, потому и советую аудитории не проливать свою кровь, а взять
отлаженные проги. Свое надо писать, лишь достоверно убедившись, что по-другому
никак задачу не решить ( редкий случай, imho ) и приготовившись к большим
трудностям.

>И, используя их, надо всегда знать, как именно они работают.
>Насмотрелся я, как народ на MINUIT-е лажался...

Да, матчасть надо знать - облаживался скорее всего не MINUIT,
а, конкретно, народ :)

>> Подробности здесь: http://www.cs.utep.edu/interval-comp/index.html
> Ага, читал. Что называется, много думал. Действительно, забавно.
> Но я не очень понял, для каких-таких ответственных расчетов эти методы
> применяются прямо сейчас и без них не обходятся?

Такие подробности лучше в Сети искать, или в журнале Reliable Computing. Я себя экспертом не считаю.

> Но говорить, что за неимением этих методов в GSL ею и пользоваться нельзя,
> я бы не стал.

Только один вопрос: Вы сможете провести расчеты с помощью той же GSL и потом
указать, *с какой точностью* были получены результаты? (И при этом учесть
различные виды погрешности, как чисто вычислительную, так и погрешность
метода, а еще и *погрешность входных данных*?). Если сможете --- не нужно
никаких интервалов.

--
SVK

Вдогонку.

Вообще говоря, сравнение интервальных методов с "традиционными" похоже на сравнение верификации программ с тестированием (кстати, интервальные методы так иногда и называют: "verified computations"). Поэтому вопрос, доверять ли традиционным численным методам сродни тому, доверять ли тестированию. ИМХО, и ответ напрашивается похожий: все пользуются, хоть и опасно. Разве это правильно?

К сожалению, машинная реализация вычислений с плавающей точкой не является достаточно корректной моделью множества действительных чисел с математической точки зрения. Поэтому "лобовая" реализация численных методов, которые разрабатывались математиками для "настоящего" действительного континуума, может оказаться попросту некорректной. Интервальная арифметика разрабатывалась специально для компенсации математической неполноты железа.

--

SVK

хМРЕПЕЯМН БННАЫЕ,МЮЯЙНКЭЙН ПЕЮКХГЮЖХЪ НОЕПЮЖХИ Я ОКЮБЮЧЫЕИ РНВЙНИ ОНД Linux СДНБКЕРБНПЪЕР ЯРЮМДЮПРЮЛ МЮ ОКЮБЮЧЫСЧ РНВЙС - НОЕПЮЖХХ Я INF, NAN, ХЯЙКЧВХРЕКЭМШЕ ЯХРСЮЖХХ, etc. мЕ Б ЙЮФДНИ ЯХЯРЕЛЕ ЩРН ЯДЕКЮМН ЙНППЕЙРМН.