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、Visualc++、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、VisualBasic、Java、Python和c#)和包(MATLAB、Excel、R、LabVIEW)的数学和统计例程的集合。GNUOctave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GNUOctave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。GNUScientificLibrary，一个流行的，用C语言实现的免费的数值分析库。GNUMulti-PrecisionLibrary是一个做任意精度算术的库。hypre(HighPerformancepreconditioning)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ANSICIDE，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。IntelMKL，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BLASAPI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IntelMKL，在其他各种处理器上的性能更高。Portable,ExtensibleToolkitforScientificComputation(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。SLEPcScalableLibraryforEigenvalueProblemComputations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。AdvancedSimulationLibrary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。Blitzc++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uBLASc++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IntelMKL，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APIMTL4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++APINTL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
AnalyticsPhysics: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。.NETFrameworklanguagesC#,F#,VB.NETandPowerShell
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已经宣布在年底结束生命。Math.NETNumerics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。MeasurementStudio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。NMathbyCenterSpaceSoftware:.net平台的商业数字组件库，包括信号处理(FFT)类、线性代数(LAPACKBLAS)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Apache2.0许可下授权的自由软件。Fortran
BLAS(BasicLinearAlgebraSubprograms)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FORTRAN77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Fortran77和95代码的集合，用于解决数值分析中的核心问题。LAPACK,theLinearAlgebraPACKage是一个用于数值计算的软件库，最初用FORTRAN77编写，现在用FORTRAN90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JackDongarra、JimBunch、CleveMoler和PeteStewart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。NAGFortran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,ExtensibleToolkitforScientificComputation(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FORTRAN77库，用于一维函数的数值积分SLATEC是一个FORTRAN77库，包含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。ApacheCommons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。EfficientJavaMatrixLibrary(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:LinearAlgebraforJava，一个线性代数库，它是一个易于使用的BLAS和LAPACK包装器。ParallelColt是一个用于科学计算的开源库。柯尔特的平行延伸。MatrixToolkitJava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
PerlDataLanguage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MicrosoftExcel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
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