问题标签 [apache-commons-math]

我即将发布我的第一个商业软件。我没有研究与编程相关的东西，所以我在这里遇到了一个问题，那就是许可。我不是以英语为母语，所以在阅读 Apache Commons License 时遇到了一点问题。

在我的软件中，我使用 Apache Commons Math 库。如果我了解他们的常见问题解答，我可能会在添加此软件后分发我的软件（文本将出现在应用程序内的“信息”屏幕上）：

如果我想使用上面的库，这就是我需要做的吗？

我需要在我的软件上申请任何许可证吗？

我需要一个好的伪随机数，它基于一个由字符串和一个 long 组成的密钥。当我使用相同的密钥进行查询时，我应该得到相同的随机数，而且，如果我使用稍微不同的密钥进行查询，我应该得到一个非常不同的数字，即使说密钥中的 long 为 1。我试过这段代码并且随机数是唯一的，但对于相似的数字，它们似乎是相关的。

我拼凑的解决方案。这工作得很好，但我想知道它是否需要这么冗长。

我正在使用 Jama 和 Apache Commons Math 来求解线性代数方程。当矩阵很小（4x4）时，它们都可以正常工作。但当它相对较大（25x25）时则不然。以下是我的实现：

贾马：

这适用于：

但它失败了：

公共数学：

这适用于：

但失败：

我所说的“失败”的意思是，我知道至少有一个可用的解决方案具有所有整数值，但我的实现给了我小数值。

我在 NetBeans 中将 commons.math jar 添加到我的项目中，但是在创建简单类的实例期间，项目抛出 ClassDefNotFoundException。有什么建议吗？数学 jar 位于桌面上，但即使将其移动到 .m2 存储库也不会影响结果。

谢谢。

UPD。发现问题 - 看起来类路径字符串错误的格式不正确。

我正在寻找一个 java 库/实现，它支持以合理的精度计算 beta 分布的逆累积分布函数（又名分位数估计） 。

当然，我尝试过apache commons math ，但在第 3 版中，精度似乎仍然存在一些问题。下面对导致这个问题的问题进行了广泛描述。

假设我想通过大量试验计算 beta 分布的可信区间。在apache 公共数学...

提供

问题是 2.5 百分位数和中位数相同，同时都大于平均值。

相比之下，R包binom提供

和R -package统计信息

为了支持 R 的结果，这是Wolfram Alpha告诉我的

• InverseBetaRegularized[0.025,10007+1,161750-10007+1] => 0.06070354631...
• InverseBetaRegularized[0.975,10007+1,161750-10007+1] => 0.06305170794...

关于要求的最后说明：

• 我需要进行很多这样的计算。因此，任何解决方案都不应花费超过 1 秒的时间（与 apache 公共数学的 41 毫秒（尽管是错误的）相比仍然很多）。
• 我知道可以在 java 中使用 R。由于我不会在这里详细说明的原因，如果其他任何事情（纯 java）失败，这是最后一个选项。

更新 21.08.12

似乎该问题已在 apache-commons-math 的 3.1-SNAPSHOT 中得到修复或至少得到改进。对于上面的用例

更新 23.02.13

虽然乍一看这个问题及其回答可能过于本地化，但我认为它很好地说明了一些数值问题无法（有效地）通过首先想到的黑客方法来解决。所以我希望它保持开放。

我正在尝试使用apache.commons.math库计算将 R 脚本转换为 java。我可以使用org.apache.commons.math.analysis.interpolation.LoessInterpolator代替R loess吗？我无法得到相同的结果。

编辑。

这是一个 java 程序，它创建一个随机数组 (x,y) 并使用 LoessInterpolator 或调用 R 计算黄土。最后，打印结果。

编译和执行：

输出：

y 的输出值在 R 和 Java 之间显然不一样；Y.R 列看起来不错（它接近原始 Y 列）。我应该如何改变它以获得 Y.java ~ YR ？

我正在尝试使用公式 A*EXP(-BX) 对各个点 (x,y) 进行指数拟合，试图找到最适合我的点的 A 和 B。

我得到了一些数字，但它们无论如何都不符合我的观点，似乎在上面找不到任何文档。

使用 commons-math3-3.0

我正在寻找一个包，它为非对称（偏斜）正态分布以及泊松和指数分布提供数学函数。

我最初查看了Colt包，但它不提供逆累积函数。

所以我改用Apache Commons Math3，它提供了更全面的功能集，包括所有分布的逆累积概率。

但是，现在我又碰壁了，因为我需要将正态分布参数化为非对称形状（即平均值的左侧部分与平均值的右侧部分不同）。您是否知道任何支持上述所有内容的软件包？

我正在做一些视频处理，对于每一帧我需要得到一个双变量函数的梯度。该函数表示为一个二维双精度数组。其中域是行和列索引，范围是相应索引值的双精度值。或者更简单地说，函数f是double[][] matrix这样定义的：

f(x,y)=matrix[x][y]

我正在尝试使用 Apache Commons Math 库：

• 使用 xs，作为 x 索引的排序数组(0,1,...,matrix.getRowDimension() - 1)
• ys 在列维度上相同(0,1,...,matrix.getColumnDimension() - 1)

问题是，对于一个典型的矩阵，150X80它的大小需要1.4几秒钟的时间才能运行，这使得它与我的需求完全无关。所以，作为这个库的新手用户，以及一般的编程数值分析，我想知道：

1. 难道我做错了什么？
2. 有没有另一种更快的方法可以完成这项任务？
3. 是否有另一个提供解决方案的开源库（最好是对 maven 友好的）？

我正在尝试为Java中的图像混合实现泊松求解器。在使用 5 星方法进行去离散化之后，真正的工作就开始了。为此，我使用颜色值执行以下三个步骤：

1. 对行和列使用正弦变换
2. 乘特征值
3. 对行和列使用反正弦变换

到目前为止，这有效。为了在 Java 中进行正弦变换，我使用了 Apache Commons Math 包。

但是FastSineTransformer有两个限制：

1. 数组中的第一个值必须为零（好吧，第二个是真正的问题）
2. 输入的长度必须是 2 的幂

所以现在我的摘录的长度是 127、255 等等。（我在开头插入一个零，这样 1 和 2 就满足了）这很愚蠢，因为我想选择我的摘录自由。

我的问题是： 有没有办法扩展我的数组，例如长度为 100 以适应 Apache FastSineTransformer 的限制？

在 FastFourierTransfomer 类中提到，您可以用零填充以获得 2 的幂。但是当我这样做时，我会得到错误的结果。也许我做错了，但是当我用零填充时，我真的不知道是否有什么需要记住的