ALGLIB Commercial Edition | 数値解析データ処理ライブラリ

科学計算を支える高性能数値計算ライブラリ: 科学技術計算を効率的にサポートするために設計された、信頼性の高い数値計算ライブラリ。

クロスプラットフォームに対応したALGLIBは、多様なプログラミング言語 (C++、C#、Python、Java、Delphi) に対応しており、あらゆる開発環境に統合可能です。さらに、オープンソース版は自由に試用できるため、導入前に評価が可能です。
研究開発や業務における計算負荷を大幅に軽減し、プロジェクトの効率化を実現します。

主な用途
- 線形代数計算: 行列操作や固有値分解、線形ソルバーによる高精度な計算をサポート
- 統計分析: 分類や回帰分析、フィッティングを迅速かつ正確に実行可能
- 数値最適化: 非線形ソルバーを用いて複雑な最適化問題を効率的に解決
- 差分方程式の解法: 常微分方程式 (ODE) を含む精密な数値計算を実現
- 機械学習アルゴリズム: 分類、回帰、神経回路を活用したデータ解析をサポート

主な特長
- データ解析とフィッティング: 分類・回帰問題や線形・非線形最小二乗法を用いたフィッティングを実現
- 高速フーリエ変換 (FFT): 信号処理やスペクトル解析に対応し、幅広いアプリケーションで活用可能
- その他のアルゴリズム: 数値積分、統計計算など、科学技術計算に必要な多様な機能を網羅

詳細はこちらをご参照ください

検索キーワード:
数値計算 / 数値最適化 / 線形代数 / 統計分析 / 差分方程式 / 数値解析 / 機械学習 / 高性能ライブラリ / C++ライブラリ / C#ライブラリ / クロスプラットフォーム / 数学ライブラリ / データ解析 / モデリング / アルゴリズム / 科学計算 / 技術計算 / ソフトウェア開発 / オープンソース / 商用ライブラリ
メーカー: ALGLIB Project

ALGLIB Commercial Edition | 数値解析データ処理ライブラリの見積もり・問い合わせ

「製品について」「導入までの流れ」「価格・お見積り」など、お気軽にお問合せ下さい。

商品名	納品方法	納期	価格
ALGLIB for C++	電子デリバリー	2-3日	お問い合わせください
ALGLIB for C#	電子デリバリー	2-3日	お問い合わせください
ALGLIB for VB.NET	電子デリバリー	2-3日	お問い合わせください
ALGLIB for CPython	電子デリバリー	2-3日	お問い合わせください
ALGLIB for IronPython	電子デリバリー	2-3日	お問い合わせください
サポートパックあんしんプラス(オプション)			製品価格の5～10%/年
サポートパックあんしんプラスとは？

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ALGLIB Commercial Edition | 数値解析データ処理ライブラリの商品説明

ALGLIB Commercial Edition / 詳細(メーカーページ)

商業利用を目的とした高機能な数値計算ライブラリ。
プロジェクトの要件に応じた柔軟なライセンス体系を提供しています。。

【取り扱い商品一覧】
- ALGLIB for C++
- ALGLIB for C#
- ALGLIB for VB.NET
- ALGLIB for CPython
- ALGLIB for IronPython

ライセンスについて
- オープンソース版と異なり、商業目的での利用が可能
- ソースコードを提供しており、カスタマイズや内部検証が容易
- プロジェクト規模に応じたライセンス形態で、柔軟な選択が可能
- C++、C#、Python、Java、Delphiなど、複数のプラットフォームで利用可能
- メーカーによる1年間のテクニカルサポートおよび無償アップグレードが付属

タイプ	使用可能人数	適用範囲	ライセンス詳細
DEV-1	1名の開発者	個人または1人プロジェクト	小規模な個人開発者向け。商用利用可。
DEV-3	最大3名の開発者	小規模なチーム	3名以内の開発チーム向けライセンス。
COMPANY	無制限(1組織内)	同一ロケーションの同一組織内に限定。	中規模以上の企業向け。
CORPORATE	無制限(グループ全体)	グループ企業全体(複数法人含む)	複数法人や国際的なプロジェクトにも対応可能な、大規模組織向け。

※詳細はこちらをご参照ください

【関連研究キーワード】高速フーリエ変換 (FFT)
高速フーリエ変換 (FFT)とは、フーリエ変換を高速に計算するアルゴリズムです。時間領域のデータを周波数領域に変換し、信号処理やスペクトル解析、音声解析などで利用されます。従来のフーリエ変換より計算量が大幅に削減され、大規模データの処理にも適しています。

メーカー

https://www.alglib.net/

参考情報

デモ版のリクエスト(メーカーサイト)

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