libs/math/doc/overview/overview.qbk

   1 [section:main_intro About the Math Toolkit]
   2
   3 This library is divided into several interconnected parts:
   4
   5 [h4 Floating Point Utilities]
   6
   7 Utility functions for dealing with floating-point arithmetic, includes functions
   8 for floating point classification (`fpclassify`, `isnan`, `isinf` etc), sign manipulation,
   9 rounding, comparison, and computing the distance between floating point numbers.
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  11 [h4 Specific Width Floating-Point Types]
  12
  13 A set of `typedef`s similar to those provided by `<cstdint>` but for floating-point types.
  14
  15 [h4 Mathematical Constants]
  16
  17 A wide range of high-precision constants ranging from various multiples of [pi], fractions, through to Euler's constant etc.
  18
  19 These are of course usable from template code, or as non-templates with a simplified interface if that is more appropriate.
  20
  21 [h4 Statistical Distributions]
  22
  23 Provides a reasonably comprehensive set of
  24 [link dist statistical distributions],
  25 upon which higher level statistical tests can be built.
  26
  27 The initial focus is on the central
  28 [@http://en.wikipedia.org/wiki/Univariate univariate ]
  29 [@http://mathworld.wolfram.com/StatisticalDistribution.html distributions].
  30 Both [@http://mathworld.wolfram.com/ContinuousDistribution.html continuous]
  31 (like [link math_toolkit.dist_ref.dists.normal_dist normal]
  32 & [link math_toolkit.dist_ref.dists.f_dist Fisher])
  33 and [@http://mathworld.wolfram.com/DiscreteDistribution.html discrete]
  34 (like [link math_toolkit.dist_ref.dists.binomial_dist binomial]
  35 & [link math_toolkit.dist_ref.dists.poisson_dist Poisson])
  36 distributions are provided.
  37
  38 A [link math_toolkit.stat_tut comprehensive tutorial is provided],
  39 along with a series of
  40 [link math_toolkit.stat_tut.weg worked examples] illustrating
  41 how the library is used to conduct statistical tests.
  42
  43 [h4 Mathematical Special Functions]
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  45 Provides a small number of high quality
  46 [link special special functions],
  47 initially these were concentrated on functions used in statistical applications
  48 along with those in the [tr1].
  49
  50 The function families currently implemented are the gamma, beta & erf functions
  51 along with the incomplete gamma and beta functions (four variants
  52 of each) and all the possible inverses of these, plus digamma,
  53 various factorial functions,
  54 Bessel functions, elliptic integrals, sinus cardinals (along with their
  55 hyperbolic variants), inverse hyperbolic functions, Legrendre/Laguerre/Hermite
  56 polynomials and various
  57 special power and logarithmic functions.
  58
  59 All the implementations
  60 are fully generic and support the use of arbitrary "real-number" types,
  61 including __multiprecision,
  62 although they are optimised for use with types with known-about
  63 [@http://en.wikipedia.org/wiki/Significand significand (or mantissa)]
  64 sizes: typically `float`, `double` or `long double`.
  65
  66 These functions also provide the basis of support for the TR1 special functions.
  67
  68 [h4 Root Finding and Function Minimisation]
  69
  70 A comprehensive set of root finding algorithms over the real-line, both with and without derivative support.
  71
  72 Also function minimisation via Brent's Method.
  73
  74 [h4 Polynomials and Rational Functions]
  75
  76 Tools for manipulating polynomials and for efficient evaluation of rationals or polynomials.
  77
  78 [h4 Interpolation]
  79
  80 Function interpolation via Barycentric or cubic B_spline approximations. Smoothing.
  81
  82 [h4 Numerical Integration (Quadrature) and Differentiation]
  83
  84 A reasonably comprehensive set of routines for integration (trapezoidal, Gauss-Legendre, Gauss-Kronrod and double-exponential)
  85 and differentiation. (See also automatic differentiation).
  86
  87 The integration routines are all usable for functions returning complex results - and as a result for contour integrals as well.
  88
  89 [h4 Quaternions and Octonions]
  90
  91 Quaternions and Octonians as class templates similar to `std::complex`.
  92
  93 [h4 Automatic Differentiation]
  94
  95 Autodiff is a header-only C++ library that facilitates the automaticdifferentiation (forward mode)
  96 of mathematical functions of single and multiple variables.
  97
  98 [endsect] [/section:main_intro About the Math Toolkit]
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 102   Copyright 2006, 2012, 2015 John Maddock and Paul A. Bristow.
 103   Distributed under the Boost Software License, Version 1.0.
 104   (See accompanying file LICENSE_1_0.txt or copy at
 105   http://www.boost.org/LICENSE_1_0.txt).
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