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Gplib ++的程序和C ++类来分析和模型地球物理资料库。Gplib ++是一些将成为该库的部分代码的第一印象。文档还是很稀疏，任何帮助表示赞赏。否则原谅我希望可以尽快提供第一记录的正确版本。Moorkamp，M.，AG琼斯和DW伊顿（2007年）中，使用遗传算法远震接收函数和电磁资料联合反演：关于遗传算法联合反演代码的一些信息可以发现是地震波速和电导率兼容？，地球物理。水库。 。快报，34，L16311，DOI：10.1029 / 2007GL030519。要求：·ANTLR 2.7.1·ATLAS...

NZMATH是用Python编写的＆NBSP基于一些理论导向的计算系统，它是在东京都立大学开发的。它是免费提供，并在BSD许可下发布。。您的反馈总是欢迎 要求： ...

lamprop的目的是计算纤维增强复合材料层压板的一些性质。它可以计算： - 像前，安永，GXY工程性质 - 热性能CTE_x和CTE_y - 物理性能，如密度和厚度的层压板 - 刚度与合规矩阵（ABD和ABD） 什么在此版本中是新的： ...

m试验是一个Python实现的m测试的，基于模型的选择和所述的双样本检验[1]和[2]。尽管他们在支持实验结论的重要性，标准的统计测试往往是不够的研究领域，如生命科学，其中典型的样本量小，测试的假设难以核实。在这样的条件下，标准测试往往是过于保守的，并不能因此检测在数据显著影响。的m的测试是在与传统的绑定类型I误差限定意义的意义上的古典统计检验。另一方面，它是基于贝叶斯模型选择，因此考虑到有关模型的参数帐户不确定性，减轻小样本大小的问题。第m测试已经发现通常具有更高的功率比t检验误差为小样本大小（3到100...

傅里叶变换是基本工具来分析一个规模相关的时间序列的分析问题大之一。很少有免费的开源软件，它可以在任何平台使用了傅里叶变换和简单的输入和输出功率谱分析。数字信号分析工具只能用于通过点击鼠标即用户不必学习Matlab的或R只为傅立叶变换。在这里，在此工具快速傅立叶变换（FFT）与多种窗口函数为功率频谱分析来实现。我希望这个软件可以帮助我们学习，了解这个基本的计算方法与简单 要求： 在Java...

范围软件包是软件工程模拟。该系列软件团队提供了一系列的设计和分析软件产品。这些产品都提供了自己的功能和特色。随着新功能，不断在开发能力，在每一个产品，范围软件将继续提供其授权来自最新的技术优势。产品介绍：元素，材料，网，热应力和元素的截屏，材质的屏幕截图动机：我们的主要目标是为用户提供诸如中小型企业与公司，价格实惠功能强大的仿真求解工具。目前有可用的有限范围的商业软件，大部分都是非常昂贵，因此许多小型企业无法自圆其说费用 什么是新的在此版本： 新功能：元素 -...

可扩展线性解算器项目Hypre的目标是开发可扩展的算法和软件解决并行计算机上方程的大型，稀疏线性系统。主要的软件产品是hypre，高性能预处理器库，具有并行多重网格方法，结构化和非结构化网格的问题。感兴趣的问题出现在模拟规范正在开发的LLNL和其他地方来研究物理现象在国防，环保，能源和生物科学。虽然并行处理是必要的，这些问题的数值解，单独它是不够的。可伸缩的数值算法也是必需的。通过“可扩展的”，我们通常是指有效地使用附加的计算资源，以解决越来越大的问题的能力。许多因素促成可扩展性，包括并行计算机的体系结构和...

dynts是一个时间序列的分析和用Python编写的一个时间序列领域特定语言。 Timeserie对象直接创建一个时间序列对象：>>>从dynts导入时间序列>>> TS =时间序列（“测试”）>>> ts.type“动物园”>>> ts.name“测试”>>> TS时间序列：动物园：测试>>> STR（TS）“测试” DSL 在图书馆的核心有专门为timeserie分析和操作域特定语言（DSL）。 DynTS使得timeserie操纵的方便和乐趣。这是一个简单的乘法：>>>进口dynts>>> E =...

UDAV - 通用数据数组可视化。UDAV是跨平台的程序用于基于MathGL库数据阵列可视化。它支持图形谱广，简单的脚本语言和视觉数据处理和编辑。它有窗口界面进行数据查看，更改和绘图。此外，它可以执行脚本MGL，设置和旋转图像等 功能： 在图形宽谱。此时（MathGL v.1.6.2）超过50的一般类型的图形支持。还有平滑闪电，透明度，TeX的符号和公式，任意curvelinear坐标和很多其他的事情（见MathGL功能）。简单和快速的数据和公式绘制：您可以通过点击绘制数据（只需键入“udav...

MDP（模块化的工具包的数据处理）是广泛使用的数据处理算法，可以根据管道类比来构建更复杂的数据处理软件相结合的库。从用户的角度来看，MDP由监督和无监督学习算法，和其它数据处理单元（节点），可以组合成数据处理序列（流）和更复杂的前馈网络架构的集合。给定的一组输入数据，MDP照顾依次训练或执行所有节点的网络中。这允许用户指定复杂的算法为一系列以自然的方式更简单的数据处理步骤。现有算法的基础是稳步增长，包括名称，但最常见的，主成分分析（PCA和NIPALS），若干独立成分分析算法（CUBICA，FastICA算...