scientific-computing-system

scientific-computing-system(CDS)은 수치 방법, 모델링, 검증, 불확실성 정량화, 재현 가능한 과학 워크플로우를 위해 설계된 순수 파이썬 계산 과학 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 원시 성능보다 가독성, 이식성, 검사 가능성을 강조하여 교육, 프로토타이핑, 컴파일된 의존성이 바람직하지 않은 환경에 적합합니다. 현재 패키지 라인(2.0.0)은 제로 런타임 의존성 코어를 유지하면서 교차 검증 및 특수 솔버를 위해 기존 과학 라이브러리(NumPy, SciPy, statsmodels, scikit-learn, SymPy, Z3)에 대한 선택적 어댑터를 제공합니다. 아키텍처는 다섯 계층으로 구성됩니다: 계산(양자, 신호, 수학, ODE/PDE, 적분), 분석(통계, 확률, ML, 모델링, 민감도), 보증(검증, 불확실성, 단위, 출처), 오케스트레이션(워크플로우, 선택적 도구), 데이터(데이터 분석, 스트리밍 I/O, 지식). 주요 기능은 다음과 같습니다: - 양자 컴퓨팅: 단일 및 다중 큐비트 회로, Bell/GHZ 상태, 얽힘 유틸리티 - 신호 처리: DFT/FFT, 컨볼루션, 필터, STFT, 웨이블릿 연산 - 수치 방법: 선형 대수, 분해, 구적법, 강성 및 심플렉틱 ODE 솔버 - 최적화: 경사/뉴턴/Adam 방법, Nelder-Mead, 시뮬레이션 어닐링, 제약 검색 - 통계 및 확률: 추론, 회귀, 통계 검정, 분포, 베이지안 유틸리티 - 머신러닝: 고전 추정기, PCA, k-means, kNN, 전처리, 검증 - 과학 도메인: 물리 상수, 유전학 헬퍼, 프랙탈, 정보 이론 - 데이터 분석: 표 형식 분석, 정규화, 시각화, 선택적 HDF5/NetCDF 스트리밍 I/O - 과학 보증: 차원 분석, 불확실성 전파, 민감도 분석, 교차 방법 검증, 출처 추적, 승인 게이트 워크플로우 오케스트레이션 이 플랫폼은 계산 결과를 이를 뒷받침하는 증거와 분리하여 검사 가능하고 재현 가능하며 반증 가능한 과학 워크플로우를 가능하게 합니다. 설치 프로필은 순수 파이썬 코어부터 전체 과학 백엔드, 연구 데이터 I/O, 플로팅, 대시보드 지원까지 다양합니다.