尾数7.0_Mantissa 7.0

尾数是一家集各种数学工具，旨在实现模拟

尾数（数学算法数值任务在空间系统中的应用）包含各种算法的动态模拟，对三维几何计算非常有用。

例外的库中的错误消息国际化（只支持英语和法语是现在）。

尾数，其中包含了一系列的神器出山:www.shenqi73.com算法：
·A组线性代数课程
·最小二乘估计（一个基于高斯 - 牛顿，其中的Levenberg-Marquardt的基础上，更应适用于超定系统）
·一些曲线拟合类
·一些普通的差别方程集成商，采用固定的步骤或自适应步长控制（见下文）
·在一个三维空间的向量和旋转
·代数相关的类，如理性和双多项式
·各种正交多项式：
·切比雪夫
·埃尔米特
·拉盖尔
·勒让德
·一些随机数，和向量生成类的：
罗伯特·M.齐夫四抽头移位寄存器（由比尔·迈尔贡献）
·诚松本和卓尔西村梅森捻线机
·发电机向量与相关组件
·一些基本的统计分析类（最小值，最大值，平均值，标准偏差）
·一些优化算法，使用直接搜索方法：
·内尔德Mead单纯形法
·弗吉尼亚Torczon的多方法

尾数是致力于成为一个通用库，但其最流行的功能是一个广泛的一揽子常微分方程整合。这个包是非常有效的，并提供一个完整的ODE的集成框架与许多实际控制的同时，仍保持了简单易用的工具。

所有的集成商提供密集的输出。这意味着，除了计算在离散时间系统的状态向量，他们还提供了一个廉价的平均状态之间的时间步长。

所有的集成处理多个交换功能。这意味着，该积分器可驱动由离散事件（发生的迹象时的用户提供的开关功能的改变）。

的步骤，以确保所需的事件发生在步骤边界（即使该积分器是固定步长的积分器）被缩短。

当事件被触发时，可以停止整合（这就是所谓的G-停止设备）的状态向量可以改变，或者可以简单地集成。在后一种情况下是有用的处理不连续的微分方程优雅，获得高精度的密集输出，甚至关闭的不连续性。

的集成的问题的解决方案是由两个装置提供。使用简单：第一个目的是向用户提供的数组复制的一体化进程结束时的状态向量。在整合过程中，需要更深入的信息时，应使用第二个。

用户可以注册一个对象，实施StepHandler接口的积分，然后才进行整合。在整合过程将在适当时候调用它的用户对象，使用户能够处理的中间结果。

缺省情况下，步长处理程序什么也不做。 ，尾数还提供了一个专用的步处理程序，它能够存储的所有步骤，并提供透明地访问任何中间结果，一旦整合。

这个对象是可序列化的，因此一个完整的连续模型的集成功能，在整合范围内可以重复使用更高版本（如果存储到一个持久化等介质的文件系统或数据库）或其他地方（如果在一个分布式系统发送到另一个应用程序）。

一些集成商（简单的）使用固定的步骤，在创建时设置的。更有效地集成使用可变的内部处理的步骤，以便控制相对于指定的精度的积分误差。

自适应步长的集成，可以自动计算自己的初始步长，但用户可以指定它，如果他喜欢保留的完全控制权整合或自动的猜测是错误的。