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Productos / Nag

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Las Bibliotecas Numéricas de NAG son un conjunto de productos que ofrecen rutinas numéricas con funcionalidad matemática y estadística para programación en  Fortran | C | C++ | Python | Java | MATLAB® | C# and .NET | Excel and VBA | SMP & Multicore | Xeon Phi™ | Other languages & environments

 

Todas las Bibliotecas Numéricas de NAG aprovechan las bibliotecas matemáticas paralelizables de proveedores como Intel: Intel Math Kernel Library (MKL) o AMD Core Math Library (AMCL). La función de más alto nivel, la de NAG, utiliza la función del proveedor cuando ésta se encuentra disponible para obtener paralelismo y un mejor desempeño.

 

Las Bibliotecas Numéricas de NAG proporcionan funcionalidad matemática y estadística a nivel mundial para el desarrollo de aplicaciones en industrias tan diversas como finanzas, ciencias, ingeniería, investigación y educación. Las Bibliotecas Numéricas de NAG son un estándar en la industria numérica ya que los desarrolladores y usuarios confían en ellas debido a su calidad, precisión y portabilidad. Los productos de software de NAG, servicios de desarrollo de software en paralelo y de consultoría pueden apoyarlo ampliamente en sus necesidades de cómputo y modelación. NAG tiene funciones específicas para Modelación Financiera que ayudan a los analistas a desarrollar modelos rápidamente en las áreas de optimización, portafolios, índices, derivados, precios, riesgos y técnicas de Monte Carlo. Puede utilizar dichos productos de software para desarrollar sus aplicaciones con resultados precios en máquinas multicore y hasta en supercomputadoras.

 

Los componentes de NAG están optimizados para una amplia variedad de ambientes de cómputo, paquetes y lenguajes: C#/ .NET, Visual Basic, Excel, Matlab, Scilab, Octave, Labview, Maple, R, Fortran, C, Java, Python, Multicore, OpenMP, GPUs.

Funcionalidad Matemática

Funcionalidad Estadística

Optimization, both Local and Global

Random number generation

Linear, quadratic, integer and nonlinear programming

and least squares problems

Simple calculations on statistical data

Ordinary and partial differential equations, and mesh generation

Correlation and regression analysis

Solution of dense, banded and sparse linear equations and eigenvalue problems

Multivariate methods

Solution of linear and nonlinear least squares problems

Analysis of variance and contingency table analysis

Curve and surface fitting and interpolation

Time series analysis

Special functions

Nonparametric statistics

Numerical integration and integral equations

 

Roots of nonlinear equations (including polynomials)

 

Option Pricing Formulae

 

Wavelet Transforms

 

Además, existe una versión de la Biblioteca Numérica de NAG llamada “NAG Toolbox for Matlab” que permite que las funciones de NAG sean utilizadas en Matlab como cualquier función de Matlab e inclusive la documentación de NAG está disponible vía el sistema de ayuda de Matlab.

 

NAG proporciona documentos técnicos que explican el cómo utilizar las rutinas de NAG en distintos ambientes como Scilab, Octave, Python y muchos otros más. Para obtener mayor información al respecto por favor visite: http://www.nag.com/doc/TechRep/NP1513.asp

PRODUCTOS DE SOFTWARE DE NAG

1. NAG Fortran Library

http://www.nag.com/numeric/fl/FLdescription.asp

  • Más de 1,600 rutinas
  • Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX

2. NAG Fortran Compiler

http://www.nag.com/nagware/np/fortranbuilder.asp

  • Compatible con el Compilador de Fortran 95+ con funciones de Fortran 2003 y compatibilidad con versiones anteriores.
  • Funciones impresionantes para el debugging y el aseguramiento de la portabilidad de código
  • La versión de Windows incluye una inteface gráfica para el usuario (GUI) que incorpora diversas herramientas y el fácil acceso a la Biblioteca Numérica de NAG.
  • Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX

3. NAG C Library

http://www.nag.com/numeric/CL/CLdescription.asp

  • Más de 1,000 rutinas y casi equivalente a la funcionalidad en NAG Fortran Library
  • Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX

4. NAG Library for SMP and Multi-Core

http://www.nag.com/nag-library-smp-multicore

  • Disponible para C y para Fortran
  • Interface idéntica a la de NAG Fortran Library
  • Proporciona administración automática de hebras (threads) y escalamiento (scaling)
  • Más de 1,600 rutinas de las cuales 120 están afinadas para OpenMP y 250 obtienen un mejor rendimiento
  • Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX

5. NAG Toolbox for MATLAB

http://www.nag.com/numeric/MB/start.asp

  • Más de 1,400 rutinas disponibles
  • Funcionalidad substancialmente familiar a la Biblioteca Numérica de NAG Fortran Library
  • Documentación integrada en el sistema de ayuda de MATLAB.
  • La versión de Windows incluye una interface gráfica para el usuario (GUI) que incorpora diversas herramientas y el fácil acceso a la Biblioteca Numérica de NAG.
  • Disponible para diversos compiladores en Windows y Linu

6. NAG Library for Python

http://www.nag.com/nag-library-python

  • Proporciona un conjunto de “Bindings” > funciones para unir a Python con la Biblioteca Numérica de NAG, los cuales se encuentran disponibles en http://www.nag.com/python.asp
  • Los nag4py “bindings” proporcionan interfaces similares a las que se proporcionan con la Biblioteca Numérica NAG C Library.
  • Compatible con Python 2.7 y 3.x
  • Disponible para Windows 64 bits, Linux 64 bits y Mac 64 bits.

7. NAG Library for Java

http://www.nag.com/nag-library-for-java

  • Para utilizar NAG Library for Java se requiere descargar los Java wrappers de la siguiente página web http://www.nag.com/nag-library-java-download-form
  • También requiere tener previamente instalado NAG Fortran Library
  • Disponible para Windows (32 y 64 bits) y para Linux (32 y 64 bits).

8. NAG Library for .NET

http://www.nag.com/nag-library-dot-net

  • Proporciona métodos matemáticos y estadísticos desarrollados por los expertos de NAG para los desarrolladores de aplicaciones que utilizan Microsoft .NET.
  • Los métodos proporcionan interfaces a algoritmos amigables y eficientes que mejoran las capacidades de las aplicaciones y reducen el tiempo invertido en el desarrollo.
  • Disponible para Windows 32 y 64 bits.

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