インテル® マス・カーネル・ライブラリー (インテル® MKL) には、行列を乗算する、連立方程式を解く、フーリエ変換を行うなど、さまざまな数値問題を解く際に役立つ多くのルーチンが含まれています。専用のインテル® MKL ルーチンが用意されていない問題については、インテル® MKL で提供されているビルディング・ブロックを組み合わせることにより問題を解くことができます。
インテル® MKL クックブックにはより複雑な問題を解くためにインテル® MKL ルーチンを組み合わせる際に役立つ手法が掲載されています。
新たに以下のレシピが追加されました。
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ヒストスプライン手法を使用した画像スケーリング
ヒストスプライン計算の画像スケーリングおよびスプライン補間にインテル® MKL のデータ・フィッティング関数を使用します。 -
Python* 科学計算の高速化
インテル® MKL を使用して NumPy* および SciPy* ソースをビルドし、インテル® MKL の自動オフロードを有効にして Python* コードのパフォーマンスを高速化します。
目次
- 第 1 章: 定常非線形熱伝導方程式の近似解を求める
- 第 2 章: 一般的なブロック三重対角行列の因数分解
- 第 3 章: LU 因数分解されたブロック三重対角係数行列を含む連立線形方程式を解く
- 第 4 章: ブロック三重対称正定値行列の因数分解
- 第 5 章: ブロック三重対称正定値係数行列を含む連立線形方程式を解く
- 第 6 章: 2 つの部分空間の間の主角度の計算
- 第 7 章: ブロック三角行列の不変部分空間の間の主角度の計算
- 第 8 章: フーリエ積分の評価
- 第 9 章: 高速フーリエ変換を使用したコンピューター・トモグラフィー・イメージの復元
- 第 10 章: 金融市場のデータストリームにおけるノイズ・フィルタリング
- 第 11 章: モンテカルロ法を使用したヨーロピアン・オプションの価格計算
- 第 12 章: ブラックショールズ方程式を使用したヨーロピアン・オプションの価格計算
- 第 13 章: 置換のない複数の単純なランダム・サンプリング
- 第 14 章: ヒストスプライン手法を使用した画像スケーリング
- 第 15 章: Python* 科学計算の高速化
クックブック: https://software.intel.com/en-us/node/520076
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