Video Lectures

For Developers

You can also see Python, Cython, C++, C, Swift, Js, or C# repository.

Class Diagram

Requirements

• Java Development Kit 8 or higher, Open JDK or Oracle JDK
• Maven
• Git

Java

To check if you have a compatible version of Java installed, use the following command:

java -version

If you don't have a compatible version, you can download either Oracle JDK or OpenJDK

Maven

To check if you have Maven installed, use the following command:

mvn --version

To install Maven, you can follow the instructions here.

Git

Install the latest version of Git.

Download Code

In order to work on code, create a fork from GitHub page. Use Git for cloning the code to your local or below line for Ubuntu:

git clone <your-fork-git-link>

A directory called Math will be created. Or you can use below link for exploring the code:

git clone https://github.com/olcaytaner/Math.git

Open project with IntelliJ IDEA

Steps for opening the cloned project:

• Start IDE
• Select File | Open from main menu
• Choose Math/pom.xml file
• Select open as project option
• Couple of seconds, dependencies with Maven will be downloaded.

Compile

From IDE

After being done with the downloading and Maven indexing, select Build Project option from Build menu. After compilation process, user can run Math.

From Console

Go to Math directory and compile with

 mvn compile 

Generating jar files

From IDE

Use package of 'Lifecycle' from maven window on the right and from Math root module.

From Console

Use below line to generate jar file:

 mvn install

Maven Usage

    <dependency>
        <groupId>io.github.starlangsoftware</groupId>
        <artifactId>Math</artifactId>
        <version>1.0.9</version>
    </dependency>

Detailed Description

• Vector
• Matrix
• Distribution

Vector

Bir vektör yaratmak için:

a = Vector(ArrayList<Double> values)

Vektörler eklemek için

void add(Vector v)

Çıkarmak için

void subtract(Vector v)
Vector difference(Vector v)

İç çarpım için

double dotProduct(Vector v)
double dotProduct()

Bir vektörle cosinüs benzerliğini hesaplamak için

double cosineSimilarity(Vector v)

Bir vektörle eleman eleman çarpmak için

Vector elementProduct(Vector v)

Matrix

3'e 4'lük bir matris yaratmak için

a = Matrix(3, 4)

Elemanları rasgele değerler alan bir matris yaratmak için

Matrix(int row, int col, double min, double max)

Örneğin,

a = Matrix(3, 4, 1, 5)

3'e 4'lük elemanları 1 ve 5 arasında değerler alan bir matris yaratır.

Birim matris yaratmak için

Matrix(int size)

Örneğin,

a = Matrix(4)

4'e 4'lük köşegeni 1, diğer elemanları 0 olan bir matris yaratır.

Matrisin i. satır, j. sütun elemanını getirmek için

double getValue(int rowNo, int colNo)

Örneğin,

a.getValue(3, 4)

3. satır, 4. sütundaki değeri getirir.

Matrisin i. satır, j. sütunundaki elemanı değiştirmek için

void setValue(int rowNo, int colNo, double value)

Örneğin,

a.setValue(3, 4, 5)

3. satır, 4.sütundaki elemanın değerini 5 yapar.

Matrisleri toplamak için

void add(Matrix m)

Çıkarmak için

void subtract(Matrix m)

Çarpmak için

Matrix multiply(Matrix m)

Elaman eleman matrisleri çarpmak için

Matrix elementProduct(Matrix m)

Matrisin transpozunu almak için

Matrix transpose()

Matrisin simetrik olup olmadığı belirlemek için

boolean isSymmetric()

Determinantını almak için

double determinant()

Tersini almak için

void inverse()

Matrisin eigenvektör ve eigendeğerlerini bulmak için

ArrayList<Eigenvector> characteristics()

Bu metodla bulunan eigenvektörler eigendeğerlerine göre büyükten küçüğe doğru sıralı olarak döndürülür.

Distribution

Verilen bir değerin normal dağılımdaki olasılığını döndürmek için

static double zNormal(double z)

Verilen bir olasılığın normal dağılımdaki değerini döndürmek için

static double zInverse(double p)

Verilen bir değerin chi kare dağılımdaki olasılığını döndürmek için

static double chiSquare(double x, int freedom)

Verilen bir olasılığın chi kare dağılımdaki değerini döndürmek için

static double chiSquareInverse(double p, int freedom)

Verilen bir değerin F dağılımdaki olasılığını döndürmek için

static double fDistribution(double F, int freedom1, int freedom2)

Verilen bir olasılığın F dağılımdaki değerini döndürmek için

static double fDistributionInverse(double p, int freedom1, int freedom2)

Verilen bir değerin t dağılımdaki olasılığını döndürmek için

static double tDistribution(double T, int freedom)

Verilen bir olasılığın t dağılımdaki değerini döndürmek için

static double tDistributionInverse(double p, int freedom)