ILNumerics — коммерческая библиотека для численных вычислений и визуализации на платформе .NET. Она предназначена для разработки приложений, работающих с многомерными массивами данных, и предоставляет средства для линейной алгебры, быстрого преобразования Фурье (FFT), численной оптимизации и статистической обработки. Библиотека ориентирована на использование в научных, инженерных и аналитических задачах, где требуется объединить высокопроизводительные вычисления с возможностями интерактивной визуализации в средах на базе .NET и Visual Studio.
Разработка ILNumerics обеспечивает интерфейсы для создания и манипулирования N‑мерными массивами, выполнения операций над матрицами и векторами, а также для построения 2D и 3D графиков внутри пользовательских приложений. Помимо вычислительных функций библиотека включает инструменты отладки и профилирования, интегрируемые в среду разработки, что упрощает анализ производительности и корректность численных алгоритмов. Исторически проект ориентировался на объединение удобства высокоуровневого программирования с эффективностью низкоуровневых реализаций вычислений на CPU.
- N‑мерные массивы: поддержка многомерных массивов с удобными операциями индексирования, срезов и преобразований форм.
- Линейная алгебра: базовые и продвинутые операции над матрицами и векторами, методы решения систем линейных уравнений, собственные значения и сингулярное разложение.
- FFT: реализация быстрого преобразования Фурье для одномерных и многомерных данных.
- Визуализация 2D/3D: интерактивные графические компоненты для отображения данных, поддержка поверхностей, точечных облаков, контурных карт и визуальных настроек.
- Интеграция с Visual Studio: отладочные и профилировочные инструменты, облегчающие разработку и оптимизацию численных приложений.
- Производительность: оптимизации для эффективного использования памяти и вычислительных ресурсов при работе с большими массивами данных.
- API для .NET: объектно‑ориентированный интерфейс, совместимый с различными версиями .NET, упрощающий интеграцию в бизнес‑ и научные приложения.
- Применение: анализ сигналов, обработка изображений, моделирование, визуализация научных данных и прототипирование алгоритмов.