scientific-computing-system

scientific-computing-system (CDS)は、数値計算法、モデリング、検証、不確実性定量化、再現可能な科学的ワークフローを目的とした純Pythonの計算科学プラットフォームです。このプロジェクトは、生の性能よりも可読性、可搬性、検査可能性を重視しており、教育、プロトタイピング、およびコンパイル済み依存関係が望ましくない環境に適しています。 現在のパッケージライン(2.0.0)は、ゼロランタイム依存のコアを維持しつつ、確立された科学ライブラリ(NumPy、SciPy、statsmodels、scikit-learn、SymPy、Z3)へのオプションのアダプタを提供し、相互検証と専門ソルバを実現しています。アーキテクチャは5つのレイヤに編成されています：compute（量子、信号、数学、ODE/PDE、積分）、analysis（統計、確率、ML、モデリング、感度）、assurance（検証、不確実性、単位、来歴）、orchestration（ワークフロー、オプションのツール）、およびdata（データ分析、ストリーミングI/O、知識）。 主な機能には以下が含まれます： - 量子計算：単一および多重キュービット回路、Bell/GHZ状態、絡み合いユーティリティ - 信号処理：DFT/FFT、畳み込み、フィルタ、STFT、ウェーブレット操作 - 数値計算法：線形代数、分解、求積、硬いおよびシンプレクティックODEソルバ - 最適化：勾配/ニュートン/Adam法、Nelder-Mead、焼きなまし法、制約付き探索 - 統計と確率：推論、回帰、統計検定、分布、ベイズユーティリティ - 機械学習：古典的推定器、PCA、k-means、kNN、前処理、検証 - 科学ドメイン：物理定数、遺伝学ヘルパー、フラクタル、情報理論 - データ分析：テーブル分析、正規化、可視化、オプションのHDF5/NetCDFによるストリーミングI/O - 科学的保証：次元解析、不確実性伝播、感度分析、手法間検証、来歴追跡、承認ゲート付きワークフローオーケストレーション このプラットフォームは、計算結果をそれらを裏付ける証拠から分離することで差別化し、検査可能で再現可能、かつ反証可能な科学的ワークフローを可能にします。インストールプロファイルは、純Pythonコアから、完全な科学バックエンド、研究データI/O、プロッティング、およびダッシュボードサポートまで多岐にわたります。