这是一个著名的数值库列表，这些库用于软件开发中执行数值计算。它不是一个完整的列表，而是一个包含Wikipedia上文章的数字库列表，很少有例外。

典型库的选择取决于一系列不同的需求，例如:期望的特性(例如:大维线性代数、并行计算、偏微分方程)、商业/开源性质、API的可读性、可移植性或平台/编译器依赖性(例如:Linux、Windows、Visual c++、GCC)、速度性能、易用性、开发人员的持续支持、标准遵从性、针对特定应用程序场景的代码的专门优化，甚至要安装的代码库的大小。

由于我们发现很少有全面的调查可用，所以在许多可能的库中几乎总是(至少最初是)有一个艰难的选择。通常情况下，它往往是由用户根据自己的品味和舒适度来决定的，只是因为缺乏适当的信息。

Multi-language

• ALGLIB是一个开源的数值分析库，可以从c++、c#、FreePascal、Delphi、VBA中使用。
• ArrayFire是一个用于并行计算的高性能开源软件库，具有易于使用的API。
• IMSL数值库是用C、Java、c# . net、Fortran和Python等标准编程语言实现的数值分析功能库。
• NAG库是针对多种编程语言(C、c++、Fortran、Visual Basic、Java、Python和c#)和包(MATLAB、Excel、R、LabVIEW)的数学和统计例程的集合。
• GNU Octave是一种开源的高级编程语言和库，包括一个命令行接口和GUI，类似于Maple、MATLAB、Mathematica等商业替代品。可以从许多平台(包括高级工程程序)调用api、函数和库，在许多情况下，函数可以像MATLAB那样无缝地解释和集成。它也可以用于批量定位。
• librsb是一个用于高性能稀疏矩阵计算的开源库，提供多线程原语来构建迭代求解器(也实现稀疏BLAS标准)。它可以从C、c++、Fortran和专用的GNU Octave包中使用。

C

• BLOPEX(块局部最优预处理特征值Xolvers)是一个用于特征值问题的可伸缩(并行)解决方案的开源库。
• FFTW(西方最快的傅里叶变换)是一个计算傅里叶和相关变换的软件库。
• GNU Scientific Library，一个流行的，用C语言实现的免费的数值分析库。
• GNU Multi-Precision Library是一个做任意精度算术的库。
• hypre (High Performance preconditioning)是一个用于线性系统和预处理的可伸缩(并行)解决方案的例程开源库。
• LabWindows/CVI是一个ANSI C IDE，包括用于分析原始测量数据、信号生成、窗口、滤波函数、信号处理、线性代数、数组和复杂操作、曲线拟合和统计的内置库。
• Lis是一个可扩展的并行库，用于求解线性方程组和特征值问题。
• Intel MKL，英特尔数学内核库(C语言)，一个为科学、工程和金融应用程序优化数学例程的库，用C/ c++和Fortran编写。核心数学函数包括BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、稀疏求解器、快速傅里叶变换和向量数学。
• OpenBLAS是BLAS API的一个开源实现，具有许多针对特定处理器类型的手工优化。它在Intel处理器上的性能类似于Intel MKL，在其他各种处理器上的性能更高。
• Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc) 是一套数据结构和例程，用于偏微分方程建模的科学应用程序的可伸缩(并行)解决方案。
• SLEPc Scalable Library for Eigenvalue Problem Computations 是一个基于petsc的面向特征值问题可伸缩(并行)解决方案的开源库。

C++

• Adept是一个组合自动微分和数组库。
• Advanced Simulation Library是一个免费的开源硬件加速多物理仿真软件，具有基于opencl的内部计算引擎。
• ALGLIB是一个开源/商用的c++版本的数值分析库
• Armadillo是一个c++线性代数库(矩阵和向量数学)，旨在在速度和易用性之间取得良好的平衡。它使用模板类，并具有指向BLAS和LAPACK的可选链接。语法(API)类似于MATLAB。
• Blaze是一个用于密集和稀疏运算的开源高性能c++数学库。
• Blitz c++是一个用c++编写的高性能向量数学库。
• Boost.uBLAS。用于数值计算的uBLAS c++库
• deal.II是一个支持所有偏微分方程有限元解的库。
• Dlib是一个现代c++库，易于使用线性代数和优化工具，这些工具得益于优化的BLAS和LAPACK库。
• Eigen是一个矢量数学库，其性能可与Intel的数学内核库相媲美
• Hermes项目:c++ /Python库，用于空间和时空自适应hp-FEM求解器的快速原型设计。
• iml++是一个用于求解线性方程组的c++库，能够处理密集、稀疏和分布式矩阵。
• 它是一个c++库，用于线性代数(矩阵和向量)、信号处理和通信。功能类似于MATLAB和八度。
• IT++一个用于LAPACK和BLAS的c++包装器库
• Intel MKL，英特尔数学内核库(C和c++)，一个科学，工程和金融应用程序优化数学例程库，用C/ c++和Fortran编写。核心数学函数包括BLAS、LAPACK、ScaLAPACK、稀疏求解器、快速傅里叶变换和向量数学。
• mlpack是一个用于机器学习的开源库，它利用c++语言特性来提供最大的性能和灵活性，同时提供一个简单和一致的API
• MTL4是一个提供稀疏和密集BLAS功能的通用c++模板库。由于通用编程，MTL4建立了一个直观的界面(类似于MATLAB)和广泛的适用性。
• NAG库有c++ API
• NTL是一个用于数论的c++库。
• triinos致力于为解决大规模、复杂的多物理工程和科学问题开发算法和实现技术。它是包的集合。

Delphi

• Analytics & Physics:用于符号和数值计算(包括符号导数)以及处理物理值和测量单位的商用Delphi库。
• ALGLIB一个开源的数值分析库。

.NET Framework languages C#, F#, VB.NET and PowerShell

• Accord.NET是一个科学计算库的集合，包括数值线性代数、优化、统计、人工神经网络、机器学习、信号处理和计算机视觉。LGPLv3,部分GPLv3。
• AForge。NET是一个计算机视觉和人工智能图书馆。它实现了多种遗传、模糊逻辑和机器学习算法，并结合几种人工神经网络体系结构和相应的训练算法。LGPLv3和部分GPLv3。
• ALGLIB是一个c#版本的开源数值分析库。双重许可:GPLv2+，商业许可。
• ILNumerics。Net商用高性能，类型安全数字数组类和函数的一般数学，FFT和线性代数，目标。Net / mon, 32和64位，类似脚本的语法在c#， 2D和3D绘图控件，有效的内存管理。
• IMSL数字库有c#版本(商业许可)。. net已经宣布在2020年底结束生命。
• Math.NET Numerics 旨在为科学、工程和日常应用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等。麻省理工学院/X11许可下的自由软件。
• Measurement Studio是一个商业集成套件UI控件和类库，用于开发测试和测量应用程序。分析类库提供各种数字信号处理、信号过滤、信号生成、峰值检测和其他通用数学功能。
• ML.NET是一个免费的c#编程语言机器学习库
• NAG库有c# API。商业许可。
• NMath by CenterSpace Software: . net平台的商业数字组件库，包括信号处理(FFT)类、线性代数(LAPACK & BLAS)框架和统计软件包。
• Numpy.NET为NumPy提供了c#语言绑定，这是一个用于科学计算、机器学习和人工智能的基本库。[3]Numpy。NET是麻省理工学院授权的自由软件。
• NumSharp是一个用于数据科学、机器学习和人工智能的开源N-D张量计算库，使用纯c#编写。[4] NumSharp是在Apache 2.0许可下授权的自由软件。

Fortran

• BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)是一个事实上的应用程序编程接口标准，用于发布库来执行基本的线性代数操作，如向量和矩阵乘法。
• CERNLIB是FORTRAN 77库和模块的集合。
• EISPACK是一个用FORTRAN语言编写的矩阵特征值和特征向量数值计算的软件库。它包含计算9类矩阵特征值的子程序:复一般矩阵、复厄米矩阵、实一般矩阵、实对称矩阵、实对称带状矩阵、实对称三对角矩阵、特殊实三对角矩阵、广义实矩阵和广义实对称矩阵。
• IMSL数值库是跨平台的库，包含一组完整的数学和统计函数，可以嵌入到用户应用程序中。
• Harwell子例程库是Fortran 77和95代码的集合，用于解决数值分析中的核心问题。
• LAPACK, the Linear Algebra PACKage 是一个用于数值计算的软件库，最初用FORTRAN 77编写，现在用FORTRAN 90编写。
• LINPACK是一个用于在数字计算机上执行数字线性代数的软件库。它是由Jack Dongarra、Jim Bunch、Cleve Moler和Pete Stewart用Fortran语言编写的，在20世纪70年代和80年代早期被用于超级计算机。它在很大程度上已经被LAPACK所取代，LAPACK将在现代架构上更有效地运行。
• Lis是一个可扩展的并行库，用于求解线性方程组和特征值问题。
• MINPACK是一个FORTRAN子程序库，用于求解非线性方程组，或最小化一组线性或非线性方程组的残差。
• NAG Fortran库是Fortran的数学和统计例程的集合。
• NOVAS是一个用于天文相关数值计算的软件库。Fortran和C版本都是可用的。
• Netlib是一个科学计算软件库，其中包含大量独立的程序和库，包括BLAS、EISPACK、LAPACK等。
• PAW是CERN开发的一个免费数据分析包。
• Portable, Extensible Toolkit for Scientific Computation (PETSc)是一套数据结构和例程，用于偏微分方程建模的科学应用程序的可伸缩(并行)解决方案。
• QUADPACK是一个FORTRAN 77库，用于一维函数的数值积分
• SLATEC是一个FORTRAN 77库，包含1400多个通用数学和统计例程。
• SOFA是实现天文计算的官方IAU算法的子例程集合。Fortran和C版本都是可用的。
• ARPACK是Fortran77子程序的集合，用于解决大规模特征值问题。

Java

• ND4J是一个开源库，支持n维(ND)数组，类似于NumPy。它运行在分布式gpu或cpu跨平台上，并利用Spark进行并行计算。它支持深度学习库Deeplearning4j。
• Apache Commons是一个用于创建可重用Java组件的开源工具。它有线性代数和非线性优化的数值包。
• Colt提供了一组用于高性能科学和技术计算的开源库。
• Efficient Java Matrix Library (EJML) 是一个用于处理密集矩阵的开放源码线性代数库。
• JAMA一个用于Java编程语言的数字线性代数工具包。自2005年以来没有进行过任何积极的开发，但它仍然是Java中比较流行的线性代数包之一。
• Jblas: Linear Algebra for Java，一个线性代数库，它是一个易于使用的BLAS和LAPACK包装器。
• Parallel Colt是一个用于科学计算的开源库。柯尔特的平行延伸。
• Matrix Toolkit Java是一个基于BLAS和LAPACK的线性代数库。
• ojAlgo是一个用于数学、线性代数和优化的开源Java库。
• exp4j是一个用于计算数学表达式的小型Java库。

Scala

• ND4S是Scala的一个科学计算库，它支持JVM上的n维数组。

Perl

• Perl Data Language 使标准Perl能够紧凑地存储和快速地操作大型n维数据数组。

Python

• NumPy，一个bsd授权的库，增加了对大型、多维数组和矩阵操作的支持;它还包含大量高级数学函数。NumPy是许多其他数字库的主干，尤其是SciPy。Python中矩阵/张量运算的事实标准。
• SageMath是一个大型的数学软件应用程序，它集成了近100个自由软件项目的工作，并支持线性代数、组合学、数值数学、微积分等。
• SciPy是bsd授权的大型科学工具库。Python中科学计算的实际标准。
• ScientificPython一个拥有不同科学工具集的库
• SymPy，一个基于新的BSD许可证的符号计算库。辛普森的特征从基本符号算术到微积分、代数、离散数学和量子物理都有。

Others

• XNUMBERS -用于Microsoft Excel的多精度浮点计算和数值方法。
• INTLAB用于MATLAB的区间算术库。

另请参阅

• 计算机代数系统比较
• 数值分析软件比较
• 绘图软件列表
• 数值分析软件列表
• 优化软件清单
• 统计软件包清单

原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical_libraries

本文：https://pub.intelligentx.net/wikipedia-list-numerical-libraries

讨论：请加入知识星球或者小红圈【首席架构师圈】

麻烦各位道友为我投票，点击【为我投票】按钮。