| Name | Description |
|---|---|
| AbstractNumericTestCase | |
| BetaRandomizer | 베타 분포를 가지는 난수 발생기 |
| BinominalRandomizer | 시도 횟수와 확률이 주어지면 그 확률을 만족하는 횟수를 Random하게 반환한다. 주사위의 한면이 나올 확률이 1/6 인데, 시도 횟수가 증가함에 따라 1/6에 수렴하게 된다. |
| BisectionRootFinder | 이분법으로 특정 함수의 Root (근)을 찾는다 ( func(x) = 0 인 x 값 ) |
| CauchyRandomizer | Cauchy 분포를 가지는 Random 함수 |
| ChiSquareRandomizer | Chi-Square distribution을 따르는 Random 함수 |
| ComplexConverter | 복소수 변환자 |
| ComplexTool | 복소수 연산을 위한 Helper Class입니다. |
| ExponentialRandomizer | 지수분포를 가지는 Random 함수 (분포의 평균은 1 / Lambda 가 된다) |
| FRandomizer | F 함수의 분포를 가지는 난수 발생기 |
| FastRandom | A fast random number generator for .NET Colin Green, January 2005 Key points: 1) Based on a simple and fast xor-shift pseudo random number generator (RNG) specified in: Marsaglia, George. (2003). Xorshift RNGs. http://www.jstatsoft.org/v08/i14/xorshift.pdf This particular implementation of xorshift has a period of 2^128-1. See the above paper to see how this can be easily extened if you need a longer period. At the time of writing I could find no information on the period of System.Random for comparison. 2) Faster than System.Random. Up to 15x faster, depending on which methods are called. 3) Direct replacement for System.Random. This class implements all of the methods that System.Random does plus some additional methods. The like named methods are functionally equivalent. 4) Allows fast re-initialisation with a seed, unlike System.Random which accepts a seed at construction time which then executes a relatively expensive initialisation routine. This provides a vast speed improvement if you need to reset the pseudo-random number sequence many times, e.g. if you want to re-generate the same sequence many times. An alternative might be to cache random numbers in an array, but that approach is limited by memory capacity and the fact that you may also want a large number of different sequences cached. Each sequence can each be represented by a single seed value (int) when using FastRandom. Notes. A further performance improvement can be obtained by declaring local variables as static, thus avoiding re-allocation of variables on each call. However care should be taken if multiple instances of FastRandom are in use or if being used in a multi-threaded environment. |
| GammaRandomizer | Gamma 분포를 가지는 Random Generator |
| Generator | |
| GeometricRandomizer | 기하 분포를 따르는 난수 발생기 |
| GoldenSectionMinimumFinder | 황금비-분할법 (Golden Section ) 알고리즘을 이용하여 특정 함수의 [lower, upper]구간에서 func(x)의 최소값의 위치를 찾는다. |
| Histogram_Old | |
| IntegrationFixture | |
| InterpolationFixture | |
| InterpolatorBase | 보간을 수행하는 기본 Class |
| LagrangeInterpolator | Lagrange 보간법 |
| LinearInterpolator | 선형 보간 |
| LogNormalRandomizer | Log Normal 분포 |
| LogisticsRandomizer | logistic 분포를 따르는 난수 발생기 |
| MathExFixture | |
| MathTool | |
| MatrixTool | Matrix Helper Class |
| MinimumFinderBase | |
| MinimumFinderFixture | |
| NaturalPermutation | |
| NevilleInterpolator | Neville 보간법 |
| NewtonInterpolator | Newton 보간법 |
| NewtonRapsonRootFinder | Newton-Rapson 알고리즘을 이용하여 특정 함수의 Root (근)을 찾는다 ( func(x) = 0 인 x 값 ) |
| NormalRandomizer | 정규분포를 가지는 난수 발생기 |
| ParetoRandomizer | Pareto 분포를 가지는 난수발생기 |
| PoissonRandomizer | 시간당 발생하는 횟수의 평균이 lambda인 Poisson 분포를 가지는 Random 함수 |
| PowerRandomizer | Power distribution을 가지는 난수 발생기 |
| RandomTool | 난수 발생을 위한 Utility 클래스입니다. |
| RandomizerBase | 기본 난수 발생기 |
| RandomizerFixture | |
| RootFinderBase | 근을 찾는 알고리즘을 구현한 Class의 기본 Class입니다. |
| SecantRootFinder | 활선법(Secant) 알고리즘을 이용하여 특정 함수의 Root (근)을 찾는다 ( func(x) = 0 인 x 값 ) |
| SpecialFunctions | |
| SplineInterpolator | Spline 보간법 |
| TRandomizer | N 자유도를 가지는 T 분포를 가지는 Random Generator |
| TriangularRandomizer | 삼각 분포의 난수발생기 |
| UniformRandomizer | [LOW, HIGH] 범위의 Uniform(일양) 분포를 가지는 난수 발생기 (기본은 [0, 1] 범위이다) |
| Vector2DConverter | Converter for Vector2D |
| VectorTool | Utility class for Vector |
| WeibullRandomizer | Weibull 분포를 따르는 Random Generator |
