#数值计算

该项目集合包括Nx，一个用于Elixir的多维数组和数值计算库；EXLA，基于Google XLA的编译器/后端；以及Torchx，基于LibTorch的后端。每个项目都有独立的README文件。未来，这些项目将独立存储。EXLA项目还包含了示例和基准测试。更多关于Elixir中机器学习的介绍，请访问组织页面。

PyFR是基于Python的开源流体动力学框架，主要解决对流-扩散问题。它使用Huynh通量重构方法，支持混合非结构网格上的多种控制系统求解。借助内置领域特定语言，PyFR能针对不同硬件平台优化性能。该项目欢迎社区贡献，并为用户提供全面的文档和测试案例。PyFR适用于需要进行高性能流体动力学模拟的科研和工程领域。

stdlib是一个专注于数值计算和科学计算的JavaScript标准库。它提供了丰富的数学、统计、数据处理和流处理功能,包括150多个特殊数学函数、35种概率分布和40多个可重复的伪随机数生成器。stdlib采用可分解架构,支持自由组合API和功能。该项目提供全面的文档、测试和性能基准,确保代码质量。stdlib支持浏览器和Node.js环境,并提供TypeScript类型定义。

Cortex Compute Engine是一个处理MathJSON表达式的开源JavaScript工具。它支持LaTeX和MathJSON的互相转换，能对MathJSON表达式进行格式化、简化和评估。这个引擎提供符号操作和数值计算功能，适用于数学和科学计算领域。开发者可通过npm轻松集成该引擎，实现各种复杂数学运算的快速处理。

这个项目汇集了GitHub上各类天文物理领域的Fortran开源代码,内容涵盖天体物理、宇宙学和行星科学等多个方向。代码库涉及恒星演化、星系形成、宇宙微波背景、中子星结构、超新星模拟和轨道力学等众多研究主题。这些资源为研究人员提供了有价值的工具,可助力天文物理领域的科研工作。

Owl是一个专注于科学和工程计算的开源系统，基于OCaml开发，采用MIT许可。该系统提供n维数组数据结构、数学函数、线性代数和统计功能，并支持符号计算和计算图优化。Owl致力于推动高性能科学计算发展，为研究人员和工程师提供高效的分析代码框架，力图成为OCaml生态系统中计算密集型任务的首选工具。

Numba是一个开源的Python JIT优化编译器，专注于数值计算。它将Python语法转换为机器代码，支持编译大部分数值计算相关的Python代码，包括多数NumPy函数。Numba具备循环自动并行化、GPU加速和ufuncs创建等功能，能够显著提升Python数值计算的性能。适用于科学计算、金融建模、机器学习等高性能计算场景。

Universal C++模板库提供自定义算术类型,支持混合精度算法开发。可定制精度和动态范围,优化性能和能效。适用于嵌入式系统和深度学习等领域。仅头文件设计,可替代原生数值类型。

本项目研究了增强GPT-4数值计算能力的技术。通过详细报告、评估结果和示例代码，展示了GPT-4在处理复杂数学问题和金融报告分析方面的能力提升。项目提供命令行工具，支持自定义问题和预设样本测试。这种创新方法旨在扩展AI在精确数值计算领域的应用范围。