MÁXIMO RENDIMIENTO Y COMPATIBILIDAD

Las Bibliotecas Numéricas de NAG son un conjunto de productos que ofrecen rutinas numéricas con funcionalidad matemática y estadística para programación en  Fortran  |  C  |  C++   Python  |  Java  |  MATLAB®   C# and .NET  |  Excel and VBA  |  SMP & Multicore |  Xeon Phi™  Other languages & environments

Todas las Bibliotecas Numéricas de NAG aprovechan las bibliotecas matemáticas paralelizables de proveedores como Intel: Intel Math Kernel Library (MKL) o AMD Core Math Library (AMCL). La función de más alto nivel, la de NAG, utiliza la función del proveedor cuando ésta se encuentra disponible para obtener paralelismo y un mejor desempeño.

Las Bibliotecas Numéricas de NAG son un estándar en la industria numérica ya que los desarrolladores y usuarios confían en ellas debido a su calidad, precisión y portabilidad. Los productos de software de NAG, servicios de desarrollo de software en paralelo y de consultoría pueden apoyarlo ampliamente en sus necesidades de cómputo y modelación. NAG tiene funciones específicas para Modelación Financiera que ayudan a los analistas a desarrollar modelos rápidamente en las áreas de optimización, portafolios, índices, derivados, precios, riesgos y técnicas de Monte Carlo. Puede utilizar dichos productos de software para desarrollar sus aplicaciones con resultados precios en máquinas multicore y hasta en supercomputadoras.

Los componentes de NAG están optimizados para una amplia variedad de ambientes de cómputo, paquetes y lenguajes: C#/ .NET, Visual Basic, Excel, Matlab, Scilab, Octave, Labview, Maple, R, Fortran, C, Java, Python, Multicore, OpenMP, GPUs.

MÁXIMO RENDIMIENTO Y COMPATIBILIDAD

Más de 1,600 rutinas
Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX
Compatible con el Compilador de Fortran 95+ con funciones de Fortran 2003 y compatibilidad con versiones anteriores.
Funciones impresionantes para el debugging y el aseguramiento de la portabilidad de código
La versión de Windows incluye una inteface gráfica para el usuario (GUI) que incorpora diversas herramientas y el fácil acceso a la Biblioteca Numérica de NAG.
Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX
Más de 1,000 rutinas y casi equivalente a la funcionalidad en NAG Fortran Library
Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX
Disponible para C y para Fortran
Interface idéntica a la de NAG Fortran Library
Proporciona administración automática de hebras (threads) y escalamiento (scaling)
Más de 1,600 rutinas de las cuales 120 están afinadas para OpenMP y 250 obtienen un mejor rendimiento
Disponible para diversos compiladores en Windows, Linux y UNIX
Más de 1,400 rutinas disponibles
Funcionalidad substancialmente familiar a la Biblioteca Numérica de NAG Fortran Library
Documentación integrada en el sistema de ayuda de MATLAB.
La versión de Windows incluye una interface gráfica para el usuario (GUI) que incorpora diversas herramientas y el fácil acceso a la Biblioteca Numérica de NAG.
Disponible para diversos compiladores en Windows y Linux
Proporciona un conjunto de “Bindings” > funciones para unir a Python con la Biblioteca Numérica de NAG, los cuales se encuentran disponibles en http://www.nag.com/python.asp
Los nag4py “bindings” proporcionan interfaces similares a las que se proporcionan con la Biblioteca Numérica NAG C Library.
Compatible con Python 2.7 y 3.x
Disponible para Windows 64 bits, Linux 64 bits y Mac 64 bits.
Para utilizar NAG Library for Java se requiere descargar los Java wrappers de la siguiente página web http://www.nag.com/nag-library-java-download-form
También requiere tener previamente instalado NAG Fortran Library
Disponible para Windows (32 y 64 bits) y para Linux (32 y 64 bits).
Proporciona métodos matemáticos y estadísticos desarrollados por los expertos de NAG para los desarrolladores de aplicaciones que utilizan Microsoft .NET.
Los métodos proporcionan interfaces a algoritmos amigables y eficientes que mejoran las capacidades de las aplicaciones y reducen el tiempo invertido en el desarrollo.
Disponible para Windows 32 y 64 bits.

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