math - 一个好的不确定性（区间）算术库？

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鉴于“不确定”和“不确定性”这两个词相当普遍，很难通过谷歌搜索“不确定性算术”并立即获得任何有用的信息。因此，任何人都可以建议一个好的例程库，在几乎任何编程/脚本语言中，实现对不确定值的处理，按照这个描述：

使用不确定性算术记录近似值，对其有测量公差。这是当我们不确定一个值，但知道它可以具有的上限和下限时，表示为±值。

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我相信“区间算术”是您正在寻找的更常见的名称。 boost::interval将是我作为支持库的首选。

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如果您正在寻找错误传播模块（这与区间算术不同，但错误传播是科学家常用的），我建议您看看我的uncertaintiesPython 模块。它以透明的方式处理错误/不确定性传播，并且与许多实现相反，正确处理变量之间的相关性。

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看看 Thomas Flanagan 的Error Propagation Java 类。它使用的方法最适合处理不确定性而不会带来额外的麻烦。

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供参考，因为对你来说可能为时已晚，我建议 BIAS/Profil：http ://www.ti3.tuhh.de/keil/profil/index_e.html

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它不是图书馆，但您的问题让我想起了“Expert F#”中描述概率工作流程的示例：

我们不是编写表达式来计算整数，而是编写表达式来计算整数的分布。本案例研究基于 Ramsey 和 Pfeffer 于 2002 年发表的一篇论文。

你可以阅读谷歌书籍的摘录。

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我可能会通过声明一个名为 UncertainValue 的类来解决这个问题，该类具有诸如（伪代码）之类的方法和属性：

class UncertainValue
{
  private double upperbound;
  private double lowerbound;
  private double nominalvalue;
  private double certainty;
  ...
  UncertainValue add(UncertainValue value);
  UncertainValue multiply(UncertainValue factor);
}

我意识到这并不能回答您在查找预制库方面的问题，抱歉。

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INTLAB（INTerval LABoratory）是一个著名的区间算术库和经过验证的数值线性代数。它基于 MATLAB/Octave。你可以从这里下载这个库：

http://www.ti3.tu-harburg.de/rump/intlab/

kv 库是由 C++ 和 Boost C++ 库组成的区间算术库。多精度区间算术可用。它还具有经过验证的 ODE 求解器。

http://verifiedby.me/kv/index-e.html

对于其他区间算术库/软件，请查看以下网站：

http://www.cs.utep.edu/interval-comp/intsoft.html

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