如何使用Scheme/Lisp/Clojure 解决矩阵/LP 问题？
我需要执行像 MatLab 或 NumPy 支持的数值分析。 有没有一个好的Scheme/Lisp/Clojure(Java)支持的库？ 我不想离开我的圆牙套。
多谢。
I need to perform numerical analysis like that supported by MatLab or NumPy.
Is there a good library that is supported by Scheme/Lisp/Clojure(Java)? I don't want to leave my round braces.
Thanks a lot.
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评论（5）
对于 Common Lisp，请参阅
以及cliki 上的其他内容。
For Common Lisp, see
and others on cliki.
Incanter 是一个基于 Clojure、类似 R 的 JVM 统计计算和图形环境。 Incanter 的核心是 Parallel Colt 数值库、Colt 的多线程版本、JFreeChart 图表库以及其他几个 Java 和 Clojure 库。
http://incanter.org/
Incanter is a Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment for the JVM. At the core of Incanter are the Parallel Colt numerics library, a multithreaded version of Colt, and the JFreeChart charting library, as well as several other Java and Clojure libraries.
http://incanter.org/
Lisp：
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/ai-repository/ai/lang/lisp/code/math/matrix/0.html
Java：
贾马：http://math.nist.gov/javanumerics/jama/
柯尔特：http://acs.lbl.gov/~hoschek/colt/
Apache commons math：http://commons.apache.org/math/
如果速度很重要，您可以尝试平行柯尔特：
http://sites.google.com/site/piotrwendykier/software/parallelcolt
Lisp:
http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/ai-repository/ai/lang/lisp/code/math/matrix/0.html
Java:
Jama:http://math.nist.gov/javanumerics/jama/
Colt:http://acs.lbl.gov/~hoschek/colt/
Apache commons math: http://commons.apache.org/math/
If speed is important, you can try Parallel Colt:
http://sites.google.com/site/piotrwendykier/software/parallelcolt
对于 PLT 方案，请参阅 plt-linalg 地球上的包裹。 还有 mzgsl ，它具有以下绑定： GNU 科学图书馆。
For PLT Scheme see the plt-linalg package on planet. There is also mzgsl which has bindings for the GNU Scientific Library.
core.matrix目前正在开发中，它将为 Clojure 带来全面的 N 维数组功能（NumPy 风格）：https://github.com/mikera/matrix-api关于 core.matrix 的一个重要点是它通过相同的方法支持多种不同的后端矩阵实现API。
例如，已经有一个非常好的/快速的纯 Java core.matrix 实现，名为 vectorz-clj ，另一个名为 Clatrix，它使用本机 JBLAS 库。
免责声明：我是 core.matrix 和 vectorz-clj 的主要贡献者：
core.matrixis now under development which will bring comprehensive N-dimensional array features (NumPy style) to Clojure: https://github.com/mikera/matrix-apiAn important point about
core.matrixis that it supports multiple different back-end matrix implementations through the same API.For example, there is already a pretty good / fast pure Java core.matrix implementation called vectorz-clj, and another one called Clatrix that uses the native JBLAS libraries.
Disclaimer: I'm a major contributor to both core.matrix and vectorz-clj.: