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SMP 高效能技術
在IMSL線性代數、特徵值分析、微分方程、最佳化與時間序列分析等LAPACK能夠參照的演算法中，皆可透過自動平行的處理提高執行效能。實際的平行效能取決於資料大小、演算法與電腦效能。本測試結果在共享式記憶體環境中使用AMD Opteron處理器進行測試。
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| 全新資料探勘與預測的類神經網路引擎 |
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Visual Numerics針對資料探勘與預測提供全新的類神經網路計算功能
● 可針對實際結果提供反覆學習機制。
● 可針對含有遺漏值、較短區間的資料、不一致的資料與同時需要預測。
多種類項目的情況，提供完整的預測功能。
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世界上最快速、最完整的最佳化函數
效能
經由Netlib測試數據顯示，IMSL線性規劃函數處理的時間效能較其他產品快上十倍。
完整
IMSL 能夠解決所有的91個問題，其他產品僅能解決其中的56個問題。
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| 全新資料探勘與預測的類神經網路引擎 |
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● 專家系統能於預測時自動提供時間序列預測的預加條件與計算引擎。
● 能夠應用於包含有週期性、層次轉換與離群值的資料型態。
● 透過模型參數自動選取的功能可以簡化使用者使用方式。
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| 編譯器函式庫套件 |
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