Openturn

Una iniciativa de código abierto para tratar las incertidumbres, las estadísticas de riesgos en un enfoque industrial estructurado
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  • Rating:
  • Licencia:
  • GPL
  • Precio:
  • FREE
  • Nombre del editor:
  • OpenTURNS Team
  • Sitio web del editor:
  • Sistemas operativos:
  • Mac OS X
  • Tamaño del archivo:
  • 4.1 MB

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Openturn Descripción

Una iniciativa de código abierto para tratar las incertidumbres, las estadísticas de riesgos en un enfoque industrial estructurado OpenTurns es una iniciativa de código abierto para tratar las incertidumbres, las estadísticas de riesgos en un enfoque industrial estructurado. Openturns es un software UNIX / Linux que tiene tres componentes principales: · Una biblioteca científica de C ++ que incluye un modelo de datos interno y algoritmos dedicados al tratamiento de las incertidumbres. La función principal de esa biblioteca está dando a aplicaciones específicas todas las funcionalidades necesarias para tratar las incertidumbres en los estudios. Los usuarios dirigidos son todos los ingenieros que desean introducir la dimensión probabilística en sus estudios de hasta ahora deterministas. · Una aplicación independiente con una interfaz gráfica de usuario. Esta solicitud fue construida para convertirse en el entorno laboral para el especialista del tratamiento de las incertidumbres. Los usuarios específicos son una vez más los profesionales industriales: aquellos que identifican el tratamiento de las incertidumbres como una tarea completa, que se puede propagar a múltiples dominios de ingeniería. · Un módulo Python con operadores de alto nivel en el campo probabilístico y estadístico. El interés de este lenguaje es ser tanto un lenguaje científico poderoso (capaz de usar bibliotecas de C ++), y un lenguaje interpretado fácil de usar como el de Matlab. Este módulo de Python fue diseñado para facilitar el desarrollo de prototipos de prototipos (para probar nuevos algoritmos y métodos, por ejemplo), para convertirse en un soporte fácil de usar para las obras educativas. Este módulo tiene la intención de convertirse en un entorno natural capaz de integrar nuevos Desarrollos dentro del campo de la incertidumbre y el análisis de sensibilidad. Los usuarios dirigidos están aquí centros de investigación y la comunidad académica. ¿Qué hay de nuevo en este lanzamiento: · Corregir errores. · Añadir instalaciones de caos polinomial. · Añadir algo de impresión bonita · Eliminar la implementación de SVMrevegression


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