V E R S I O N 6 . 0

C Numerical Library Function Catalog

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目次 1

IMSLTM C ライブラリ – 概要 2

IMSL C Math / Library (数値計算関数) 7

• 第１章：線形連立方程式 7

• 第２章：固有システム解析 7

• 第３章：補間と近似 8

• 第４章：求積 9

• 第５章：微分方程式 9

• 第６章：変換 10

• 第７章：非線形方程式 10

• 第８章：最適化 11

• 第９章：特殊関数 11

• 第１０章：統計と乱数発生 14

• 第１１章：印刷関数 15

• 第１２章：ユーティリティ 15

IMSL C / Stat / Library (統計解析関数) 17

• 第１章：基本統計 17

• 第２章：回帰 17

• 第３章：相関と共分散 18

• 第４章：分散分析と実験計画法 18

• 第５章：カテゴリ・データと離散データ解析 18

• 第６章：ノンパラメトリック統計 19

• 第７章：適合度と無作為性の検定 19

• 第８章：時系列と予測 19

• 第９章：多変量解析 20

• 第１０章：生存と信頼解析 21

• 第１１章：確率分布関数と逆関数とその逆 21

• 第１２章：乱数発生 21

• 第１３章：ニューラルネットワーク 23

• 第１４章：印刷関数 23

• 第１５章：ユーティリティ 24

IMSLTM C ライブラリ

IMSL C ライブラリは、数値計算アプリケーションに直接組み込むことが可能な数値計算・統計解析関数ライブラ

リです。IMSL C ライブラリ は、ビルディングブロックを提供しているため、コードを一から書く必要がありません。これらのパッケージ化された関数を導入する事によって、開発者の皆様は専門分野に専念することができ、開発

時間を短縮できます。

費用効果と価値

IMSL C ライブラリ はプログラム開発時間を大幅に短縮し、規格化を促進致します。可変長引数リストを採用する

ことで、シーケンスの呼び出しを簡素化し実行致します。IMSL C ライブラリの導入により、ソースコードの開発時間

が短縮されるだけでなく、アプリケーションの設計・開発・文書化・テスト・サポート等の費用も削減することが出来ます。

わかりやすい関数名

IMSL C ライブラリ は、感覚的なプログラミングのために記述的で説明的な関数名を使用しています。予約された

関数名は各製品特有の接頭辞で始まります。

首尾一貫した関数名の使用：

• 関数の容易な識別と使用。他のソフトウェアとの緩衝を予防

• 多倍精度が選択可能な数値計算関数のための共通ルート名を提供

エラー ハンドリング

明確で簡潔な説明を行うエラーメッセージは、エラー状況を表示するだけでなく、修正すべき点を提示いたします。

エラーハンドリングの特徴：

• 迅速かつ簡単にプログラムのデバッグが可能

• より生産的なプログラミングを実現し、アルゴリズムがアプリケーションで適切に機能する信頼性を保証

プログラミング インターフェースの柔軟性

IMSL C ライブラリ は、C 言語本来の特性や機能を最大限に生かすことが出来ます。関数群は、可変長引数リストをサポートし、必要引数の簡易セットには、必要最低限の情報のみが含まれています。また、オプションの引数

によって各関数に機能が追加され、よりパワーアップ可能となります。

フレキシビリティー：

• 不要なコードの減少

• オプションの引数を起動することにより、各関数の呼び出しを適用

広範な互換性と統一された操作性

IMSL C ライブラリ を使用することで、複数のプラットフォーム上で実行可能な可搬性の高いアプリケーションの

作成が容易になります。また、UNIX/Linux 環境および Windows 環境下で利用可能です。

ビジュアル ニューメリックス社は、定期的に機能強化および改良アップデートを行い、ユーザの皆様に以下のこと

をお約束致します。

• 最高規格においてユーザのソフトウェアの動作を保証

• 移植可能なアプリケーション開発への対応

• 常に最新のソフトウェアやハードウェア技術革新への対応

3

共有ライブラリ技術

IMSL C ライブラリ は、共有ライブラリ技術を有効利用できるように設計されています。

• 複数のユーザがライブラリ内の情報を共有することにより、ディスクスペースを有効利用

• コンパイルとリンク時間を短縮

• 実行形式のオブジェクトモジュールのサイズを最小化

スレッドセーフ

IMSL C ライブラリはスレッドセーフですので、ウェブ対応のアプリケーションからリアルタイムでの高度なデータ解

析まで様々なマルチスレッド アプリケーションで使用できます。このことによりスループットの増加、反応時間の短縮、システムリソースの節約、自然なプログラミング構造を可能にしています。アプリケーションの同時または並列

での実行の際、IMSL C ライブラリ のパフォーマンスを実感できます。

SMP サポート

IMSL Fortran ライブラリは、対称マルチプロセッサ (SMP) システムを利用するように設計されています。線形代

数や高速 Fourier 変換など、計算時間の掛かるアルゴリズムは、種々のシステム上で SMP 能力が強化されてい

ます。

総合的に網羅されたドキュメント

IMSL C ライブラリ のドキュメントは広範囲にわたり明確に記述され、かつ規格化されています。各関数に関する

詳細な情報は、章内の一つの情報源に記載され、セクション名や用途・目的、概要、必須引数、オプション引数、

エラー、返り値、例題等で構成されています。各マニュアル付属のアルファベット順索引は他所参照に便利です。

• 分類化された情報を簡便に検索可能

• アルゴリズムのリファレンスを文書化、説明、提供

• 関数の使用例を一例以上提示し、サンプル入力と結果を表示

最高の製品サポート

ビジュアルニューメリックス社の各ライセンスに対するサポートとして専門家チームが対応し、ユーザーの IMSL 製品に関するご質問に専門的な立場からお答えいたします。製品サポートオプションには、製品保守（サポートおよ

びメンテナンス）や製品の性能保証が含まれています。

• 製品サポート専門のスタッフが問題解決に直接対応

• ユーザとの綿密なコミュニケーションを通じ、プログラミングニーズに適した解決方法を速やかに提示

• 製品保守、アップデート

コンサルティングサービス

ビジュアルニューメリックス社のコンサルティングサービスは、技術的な知識、長年の経験、強力な製品群を組み

合わせてお客様の抱えている問題のソリューションを提供します。

解析ソリューションのための数値計算や可視化技術を統合したビジュアルニューメリックスの専門知識は、業界で

も他に類を見ません。航空宇宙、製造、官公庁、自動車、金融などその他多くの業界での 30 年以上の経験で、お客様の解析や可視化のニーズに答える正確で信頼性の高いソリューションを提供します。

数値計算関数 IMSL C ライブラリは、C/ C++プログラマーの要求に特化した、最も頻繁に必要とされる数値関数を集約していま

す。この数学的機能は 10 区分により構成され、これらの機能は線形連立方程式の解法から最適化まで多岐にわ

たります。

• 線形連立方程式： 実数と複素数の完全行列と疎行列、線形最小 2 乗、行列分解、一般化された逆行列、ベ

クトル-行列演算を含む。

• 固有連立方程式解析： 複素行列、実対称行列と複素 Hermite 行列の固有値と固有ベクトル を含む。

• 補間と近似： 拘束された曲線当てはめスプライン、3次スプライン、最小 2乗近似と平滑化、散布データ補間

を含む。

• 積分と微分： 単変量、多変量とGauss 求積法を含む。

• 微分方程式： 剛と非剛の常微分方程式のために Adams-Gear、Runge-Kutta 法を使用し、偏微分方程式

をサポートする。

• 変換： 実と複素の 1 次元と2 次元の高速 Fourier 変換、および、たたみ込み、相関、Laplace 変換を含む。

• 非線形方程式： 多項式のゼロ点と根を見つけ、関数のゼロ点、連立方程式の根を含む。

• 最適化： 非制約付最小化と線形及びと非線形制約付最小化を含む。

• 特殊関数： 誤差関数とガンマ関数、実次複素値 Bessel 関数、統計関数、財務分析目的の 50 以上の関数

を含む。

• ユーティリティ： 使用 CPU 時間、エラー操作とマシン定数、数学定数、物理定数、マシン定数の検索、エラ

ー操作のデフォルト値の変更、行列-行列乗算の実行を含む。

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統計解析関数 統計的機能は 13 区分で構成され、分散分析から乱数発生までの範囲に及んでいます。

• 基本統計： 単変量要約統計量、符号と Wilcoxon 順位和などのノンパラメトリック検定、カイ 2 乗と

Shapiro-Wilk などの適合度検定を含む。

• 回帰： 段階的回帰、全ての最良回帰、多重線形回帰モデル、多項式モデル、非線形モデルを含む。

• 相関と共分散： 標本分散-共分散，偏相関と共分散、プールされた分散-共分散、共分散行列と平均値のロ

バスト推定値を含む。

• 分散分析と実験計画： 実験計画での欠損値の推定のための Yates 法、階層データの解析、標準的な要因

実験の解析、乱塊配置、ラテン方格法、lattice、split-plot 実験、strip-plot 実験、split-split plot 実験、

strip-split plot 実験、処理平均の複数比較や等分散性の標準検定を含む。

• カテゴリ・データと離散データの解析： ロジスティック回帰を含む 2 元分割表のカイ2 乗分析、2 元分割表の

精密な確率、一般線形モデルを使用するカテゴリ・データの分析を含む。

• ノンパラメトリック統計： 符号検定、Wilcoxon 順位和検定、関連観測値に対する Cochran のＱ検定を含

む。

• 適合度の検定： カイ2 乗適合度検定、Kolmogorov/ Smirnov 検定、正規性の検定を含む。

• 時系列解析と予測： 非季節的 ARMA モデルを使用する時系列の分析と予測、GARCH (Generalized

Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)、kalman フィルタ、多用途不適合度検定、季節的又は非

季節的時系列の差を含む。

• 多変量解析： 主成分分析、判別分析、K-means クラスタ分析、階層クラスタ分析、因子分析を含む。因子分

析の方法は主成分、主因子、画像解析、非加重最小 2 乗、一般化された最小 2 乗、最尢法、様々な因子回

転を含む。

• 生存解析： Cox の生存モデル、Kaplan-Meier の生存率の推定、アクチュアリアル生存率表、ノンパラメトリ

ックの生存率推定を使用するデータ解析を含む。

• 確率分布関数とその逆関数： 2 項分布，超幾何分布、2 変量正規分布、ガンマ分布、その他の多くの分布

関数を含む。

• 乱数発生： 多変量正規分布とガンマ、Poisson 、ベータを含めた数種の分布からの疑似乱数の発生器。ま

た一般化されたFaure 系列を使用する低不適合数列のサポートを含む。

• データマイニング： フィードフォワードニューラルネットワークやノイズの多いデータや複雑なデータを扱

う予測モデルを開発するのに適した、ニューラルネットワークのデータ前処理・後処理アルゴリズムを

含む。

その他の IMSLTM ライブラリ JMSLTM - JavaTM アプリケーション用ライブラリ JMSL は Java J2SE や JSEE フレームワークで使用可能な 100％純粋な Java 数値計算ライブラリです。このラ

イブラリは Javaの数値計算機能を拡張し、開発者は高度な数値、統計、金融関数、チャート機能などをJava アプ

リケーションにシームレスに組込むことができます。

ビジュアル ニューメリックス社は個々のアルゴリズムを抽出し、Java の方式であるオブジェクト指向で再実装いた

しました。ＪＭＳＬライブラリは 100％スレッドセーフで、その他のビジュアルニューメリックス製品同様、完全にテス

ト済みであり、全て文書化され、各クラスの使用例も含まれています。JMSLは金融関数とチャート作成機能を持っ

ているので Java の持つ特徴を生かすことが可能です。また、JMSL は拡張性に留意して設計され、既存のクラス

から新しいクラスを派生することで、特殊な要求を満たす機能の追加も可能です。JMSL は 100％純粋な Java ク

ラスライブラリなので、JMSL を使って、デスクトップアプリケーション、クライアント側のアプレット、サーバ側のアプ

リケーションを作成することが可能です。JMSL アプレットは、Java 仮想マシンの備わっているネットワークコンピュ

ータ、PC、ワークステーションなどの Java クライアント上で全ての処理を実行します。クライアント側での処理はネ

ットワークサーバへの通信を減らすので、ネットワークトラフィックや system latency を最小限に抑えます。

IMSLTM C# ライブラリ

IMSL C# ライブラリは、Microsoft .Net Framework 対応の高度な数値計算、統計解析機能を幅広く提供する

100%C#で書かれた数値解析ライブラリです。IMSL C# ライブラリは、これまでハイパフォーマンスコンピューティ

ングの環境でしか利用できなかった組み込み可能で拡張性の高い解析機能をVisual Studio ユーザの皆様にも提

供いたします。 .NET 環境に対応した最も総合的な言語であるC#や Visual Basic .NET (VB.NET)の開発者は、

プログラムの開発効率が高く Visual Studioで簡単に利用できる高度な解析関数にシームレスにアクセスすること

が出来ます。ビジュアルニューメリックス社は、.NET Frameworkで利用可能な高度な開発機能を大幅に増やすこ

とで、C#言語を新たなレベルへと引き上げました。 高度な乱数発生クラスと同様に、複素数クラスや行列クラス

など、IMSL C# ライブラリは、高度な数値解析を構築するための基礎を提供します。

IMSLTM Fortran ライブラリ と IMSLTM スレッドセーフ Fortran ライブラリ

IMSL Fortran ライブラリは、ハイパフォーマンス･コンピューティングや教育アプリケーションなどの分野の専門家

の方々によってお使いいただいております。 IMSL Fortran ライブラリは、信頼性の高い IMSL 数学、統計アルゴ

リズムの包括的なセットです。IMSL Fortran ライブラリは後方への互換性がありながら、最新の Fortran シンタッ

クスの速くて便利なオプション引数を利用することができます。IMSL スレッドセーフ Fortran ライブラリは、IMSL

Fortran ライブラリの 100％ スレッドセーフ版です。 主要な環境において、マルチスレッド機能が簡単に使用でき

ます。 IMSL Fortran ライブラリおよび IMSL スレッドセーフ Fortran ライブラリには、IMSL F90 ライブラリ、

IMSL Fortran 77 ライブラリ、IMSL 並列処理機能の全てのアルゴリズムが含まれています。

※ IMSL, JMSL は、Visual Numerics.Inc.の登録商標です。 Visual Numerics.Inc.ロゴは Visual Numerics.Inc.の登録商標です。 Java およびすべての Java 関連の商標およびロゴは、米国 Sun Microsystems,Inc の商標または登録商標です。その他の製品は、それぞれの会社の商標です。

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IMSL C : Math / Library （数値計算）

第１章：線形連立方程式

完全行列の線形連立方程式 lin_sol_gen 実一般線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_gen (複素数) 複素一般線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_posdef 実対称正定値線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_ posdef (複素数) 複素 Hermitian 正定値線形連立方程式 Ax = b の解

帯行列の線形連立方程式 lin_sol_gen_band 実一般帯線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_gen_band (複素数) 複素一般帯線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_posdef _band 帯対称格納様式の実対称正定値線形連立方程式

Ax = b の解 lin_sol_posdef _band (複素数) 帯対称格納様式の複素 Hermitian 正定値線形連立

方程式 Ax = b の解

一般疎行列の線形連立方程式 lin_sol_gen_coordinate 疎線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_gen_coordinate (複素数) 疎複素係数行列 A の疎 Hermitian 正定値線形連立

方程式 Ax = b の解 lin_sol_posdef_coordinate 疎実対称正定値線形連立方程式 Ax = b の解 lin_sol_posdef_coordinate (複素数) 疎 Hermitian 正定値線形連立方程式 Ax = b の解 反復改良法 lin_sol_gen_min_residual 再開一般最小残差 (GMRES) 法を使用する線形連

立方程式 Ax = b lin_sol_def_cg 共役勾配法を使用する実対称定値線形連立方程式

の解 完全行列の線形最小２乗連立方程式 lin_least_squares_gen 線形最小 2 乗問題 Ax = b の解 lin_lsq_lin_constraints 線形拘束を持つ線形最小 2 乗問題の解 lin_svd_gen 実矩形行列 A の SVD、A = USVT を計算 lin_svd_gen (複素数) 複素矩形行列 A の SVD、A = USVT を計算 lin_sol_nonnegdef 実対称非負定値線形連立連立方程式 Ax = b の解

第２章：固有システム解析

線形固有システム問題 eig_gen 実行列 A の固有展開の計算 eig_gen (複素数) 複素行列 A の固有展開の計算 eig_sym 実対称行列 A の固有展開の計算 eig_herm (複素数) 複素 Hermitian 行列 A の固有展開の計算 一般化された固有システム問題 eig_symgen A と B は実数、対称でB が正定値のシステム Ax =

λBx の一般化された固有展開を計算 geneig A と B が実数のシステム Ax =λBx の一般化された

固有展開を計算 geneig (複素数) A と B が複素数のシステム Ax =λBx の一般化され

た固有展開を計算

第 3 章：補間と近似

3 次スプライン補間 cub_spline_interp_e_cnd 種々端点条件を指定する3 次スプライン補間関数の

計算 cub_spline_interp_shape 形状が保存される3 次スプラインの計算

3 次スプラインの計算と積分 cub_spline_value 3 スプラインの値又はその微分係数の 1 つの値の計

算 cub_spline_integral 3 次スプラインの積分の計算 スプライン補間 spline_interp スプライン補間関数の計算 spline_knots スプライン補間関数のノットの計算 spline_2d_interp 2 次元テンソル積データから2 次元テンソル積スプラ

イン補間関数の計算 スプラインの計算と積分 spline_value スプラインの値とその微分係数の 1 つの値の計算 spline_integral スプラインの積分の計算 spline_2d_value テンソル積スプラインの値と、その偏微分係数の 1

つの値を計算 spline_2d_integral 矩形領域のテンソル積スプラインの積分を計算 最小２乗近似と平滑化 user_fcn_least_squares ユーザ提供の関数を使用する最小 2 乗当てはめ計

算 spline_least_squares 最小 2 乗スプライン近似を計算 spline_2d_least_squares 最小 2 乗を使用する2 次元、テンソル積スプライン近

似関数を計算 cub_spline_smooth 平滑化パラメータを推定するために相互検証法を使

用するか、直接平滑化パラメータを選択することによる、ノイズの多いデータに平滑 3 次スプライン近似を計算

spline_lsq_constrained 最小 2 乗拘束スプライン近似を計算 smooth_1d_data 誤差検出による 1 次元データの平滑 散布データ補間 scattered_2d_interp 局所的に 2 変数の 5 次多項式である散布データに

平滑 2 変量補間関数を計算 散布データ最小２乗 radial_scattered_fit 動径基準関数を使用し、n ?1 の Rn における散布デ

ータの近似を計算 radial_evaluate 動径基準当てはめを計算

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第４章：求積

単変量求積 int_fcn_sing Gauss-Kronrod 規則に基づく包括的適応枠組みを使

用して端点特異性を持つ関数を積分 int_fcn Gauss-Kronrod 規則に基づく包括的適応枠組みを使

用して関数を積分 int_fcn_sing_pts 与えられた特異点を持つ関数を積分 int_fcn_alg_log 代数的-対数的な特異性を持つ関数を積分 int_fcn_inf 無限又は半無限区間で関数を積分 int_fcn_trig 正弦又は余弦因子を含んだ関数を積分 int_fcn_fourier Fourier 正弦又は余弦変換を計算

int_fcn_cauchy Cauchy 主値の意味で形式 dxcx

xfb

a∫ −

)( の積分を計算

int_fcn_smooth 非適応規則で平滑関数を計算 多変量求積 int_fcn_2d 2 次元反復積分を計算 int_fcn_hyper_rect 超矩形上の関数を積分

0110 ...),...,(...1

1

0

0

dxdxxx nn

b

a

b

a

n

n−−∫∫

−

−

int_fcn_qmc 準 Monte-Carlo 法を使用して超矩形上の関数を積分

GAUSS 求積 gauss_quad_rule 種々の古典的加重関数を持つGauss、Gauss-Radau、

求積規則を計算 微分 fcn_derivative ユーザ提供関数の 1 次、2 次、3 次導関数を計算

第５章：微分方程式

RUNGE-KUTTA 法 ode_runge_kutta Runge-Kutta-Verner 5 次と6 次法を使用する常微分方

程式の初期値問題の解 ADAM 又は GEAR 法 ode_adams_gear Adams-Gear 法を使用する常微分方程式の剛な初期

値問題の解 Petzold-Gear 法を利用した微分代数方程式 dea_petzold_gear Petzold−Gear BDF 法を利用した1 階微分代数方程式

g(t, y, y′) = 0 の解 偏微分方程式 pde_1d_mg 移動グリッドインターフェースを用いた 1 次元で時間

依存の偏微分方程式の解 直線法 pde_method_of_lines 直線法を使用した形式 ut = f(x, t, u, ux, uxx)の連立偏微

分方程式の解

境界値問題

bvp_finite_difference 境界条件が与えられた1 次元連立偏微分方程式の解

高速 POISSON 解法 fast_poisson_2d 一様メッシュ上の HODIE 有限差分法に基づいた高

速 Poisson 解法を使用するに 2 次元矩形上のPoisson 又は Helmholtz 方程式の解

第６章：変換

実三角高速フーリエ変換 fft_real 実数数列の実数離散フーリエ変換の計算 fft_real_init imsl_f_fft_real に必要なパラメータの計算 複素指数高速フーリエ変換 fft_complex 複素数数列の複素数離散フーリエ変換の計算 fft_complex_init imsl_c_fft_complex に必要なパラメータの計算 実数正弦と余弦の高速フーリエ変換 fft_cosine 偶数数列の離散 フーリエ余弦変換の計算 fft_cosine_init imsl_f_fft_cosine に必要なパラメータの計算 fft_sine 奇数数列の離散 フーリエ正弦変換の計算 fft_sine_init imsl_f_fft_sine に必要なパラメータの計算 2 次元高速フーリエ変換 fft_2d_complex 複素2次元配列の複素離散2次元フーリエ変換の計

算 たたみ込みと相関 convolution たたみ込みとオプションで2つの実数ベクトルの相関

を計算 convolution (複素数) たたみ込みとオプションで2つの複素数ベクトルの相

関を計算 LAPLACE 変換 inverse_laplace 複素関数の逆 Laplace 変換を計算

第７章：非線形方程式

多項式のゼロ点 zeros_poly Jenkins-Traub 3 段階アルゴリズムを使用して実係数

の多項式のゼロ点を見付ける zeros_poly (複素数) Jenkins-Traub 3 段階アルゴリズムを使用して複

素係数の多項式のゼロ点を見付ける

関数のゼロ点 zeros_fcn Muller 法を使用し実関数の実ゼロ点を見付ける 連立方程式の根 zeros_sys_eqn 修整 Powell ハイブリッド法を使用する n 非線形連

立方程式 f (x) = 0 の解

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第８章：最適化

非拘束最小化 min_uncon 関数計算だけを使用する単 1 変数の平滑関数 f(x)

の最小点を見つける min_uncon_deriv 関数と1 次導関数の両方を使用する単 1 変数の平

滑関数 f(x) の最小点を見つける min_uncon_multivar 擬似 Newton 法を使用する n 変数の関数 f(x) の最 小化 nonlin_least_squares 修整 Levenberg-Marquardt 法を使用した非線形最小 2

乗問題の解 線形制約付き最小化 read_mps 線形計画問題もしくは 2 次計画問題を含む MPS 形

式のファイルの読み込み linear_programming 線形計画問題の解 lin_prog 改訂シンプレックス法を使用した線形プログラミング

問題の解 quadratic_prog 線形等式/不等式制約付 2 次計画問題の計算 min_con_gen_lin 一般関数の線形等式/不等式制約付最小化 bounded_least_squares 修整 Levenberg-Marquardt 法を使用して変数の境界

に従う非線形最小 2 乗問題の解 非線形制約付最小化 Constrained_nlp 変数の制約式と境界に従う多変量関数の最小値の

計算

第９章：特殊関数

誤差関数とGAMMA 関数 erf 実数誤差関数 erf(x) の計算 erfc 実数相補誤差関数 erf(x) の計算 erf_inverse 実数逆誤差関数 erf(x)-1 の計算 erfce 指数スケールされた相補誤差関数の計算 erfe erfc(z) に関連したスケールされた関数の計算 erfc_inverse 実数の逆相補誤差関数 erfc-1(x)の計算 beta 実数 beta 関数 β(x, y) の計算 log_beta 実数 beta 関数の対数 lnβ(x, y) の計算 beta_incomplete 実数不完全 beta 関数 Ix = βx(a,b)/β(a,b) の計算 gamma 実数 gamma 関数 Γ(x) の計算 log_gamma gamma 関数の絶対値の対数 log |Γ(x)| の計算 gamma_incomplete 不完全 gamma 関数 γ(a, x) の計算 BESSEL 関数 bessel_J0 第 1 種 0 次実数 Bessel 関数 J0(x)の計算 bessel_J1 第 1 種 1 次実数 Bessel 関数 J1(x)の計算 bessel_Jx 複素引数の第1種実数次Bessel 関数の数列の計算 bessel_Y0 第 2 種 0 次実数 Bessel 関数 Y0(x)の計算 bessel_Y1 第 2 種 1 次実数 Bessel 関数 Y1(x)の計算 bessel_Yx 複素引数の第2種実数次Bessel 関数の数列の計算

bessel_I0 第 1 種 0 次実数修整 Bessel 関数 I0(x)の計算 bessel_exp_I0 指数目盛の第 1 種 0 次修整 Bessel 関数の計算 bessel_I1 第 1 種 1 次実数修整 Bessel 関数 I1(x)の計算 bessel_exp_I1 指数目盛の第 1 種 1 次修整 Bessel 関数の計算 bessel_Ix 複素引数の第1種実数次修整Bessel 関数の数列計

算 bessel_K0 第 3 種 1 次の実数修整 Bessel 関数 K0(x)の計算 bessel_exp_K0 指数目盛の第 3 種 0 次修整 Bessel 関数の計算 bessel_K1 第 3 種 1 次実数修整 Bessel 関数 K1(x)の計算 bessel_exp_K1 指数目盛の第 3 種 1 次修整 Bessel 関数の計算 bessel_Kx 複素引数の第3種実数次修整Bessel 関数の数列の

計算 楕円積分 elliptic_integral_K 第 1 種完全楕円積分 K(x)の計算 elliptic_integral_E 第 2 種完全楕円積分 E(x)の計算 elliptic_integral_RF 第 1 種 Carlson 楕円積分 RF(x, y, z)の計算 elliptic_integral_RD 第 2 種 Carlson 楕円積分 RD(x, y, z)の計算 elliptic_integral_RJ 第 3 種 Carlson 楕円積分 RJ(x, y, z)の計算 elliptic_integral_RC 逆円関数、対数、逆双曲線関数が計算される基本

積分の計算 FRESNEL 積分 fresnel_integral_C 余弦 Fresnel 積分の計算 fresnel_integral_S 正弦 Fresnel 積分の計算 AIRY 関数 airy_Ai Airy 関数の計算 airy_Bi 第 2 種 Airy 関数の計算 airy_Ai_derivative Airy 関数の導関数の計算 airy_Bi_derivative 第 2 種 Airy 関数の導関数の計算 KELVIN 関数 kelvin_ber0 0 階の第 1 種 Kelvin 関数 ber の計算 kelvin_bei0 0 階の第 1 種 Kelvin 関数 bei の計算 kelvin_ker0 0 階の第 2 種 Kelvin 関数 ker の計算 kelvin_kei0 0 階の第 2 種 Kelvin 関数 kei の計算 kelvin_ber0_derivative 0 階の第 1 種 Kelvin 関数 ber の導関数の計算 kelvin_bei0_derivative 0 階の第 1 種 Kelvin 関数 bei の導関数の計算 kelvin_ker0_derivative 0 階の第 2 種 Kelvin 関数 ker の導関数の計算 kelvin_kei0_derivative 0 階の第 2 種 Kelvin 関数 kei の導関数の計算 統計関数 normal_cdf 標準正規 (Gaussian) 分布関数の計算 normal_inverse_cdf 標準正規 (Gaussian) 分布関数の逆関数の計算 chi_squared_cdf カイ2 乗分布関数の計算 chi_squared_inverse_cdf カイ2 乗分布関数の逆関数の計算 F_cdf F 分布関数の計算 F_inverse_cdf F 分布関数の逆関数の計算 t_cdf Student の t 分布関数の計算 t_inverse_cdf Student の t 分布関数の逆関数の計算 gamma_cdf gamma 分布関数の計算 binomial_cdf 2 項分布関数の計算 hypergeometric_cdf 超幾何分布関数の計算 poisson_cdf Poisson 分布関数の計算 beta_cdf beta 確率分布関数の計算 beta_inverse_cdf beta 確率分布関数の逆関数の計算

13

bivariate_normal_cdf 2 変量正規分布関数の計算 金融関数 cumulative_interest 2 期間の累計支払利息の計算 cumulative_principal 2 期間の累計支払元金の計算 depreciation_db 有形固定資産の減価償却費の計算（定率法） depreciation_ddb 有形固定資産の減価償却費の計算（倍額定率法） depreciation_sln 有形固定資産の減価償却費の計算（定額法） depreciation_syd 有形固定資産の減価償却費の計算（算術級数法） depreciation_vdb 一部の期間を含む一定期間に関する有形固定資産

の減価償却費の計算（倍額定率法） dollar_decimal 分数価格から小数価格に変換 dollar_fraction 小数価格から分数価格に変換 effective_rate 実効年利率の計算 future_value 投資の将来価値の計算 future_value_schedule 複利表に基づく初期元本の将来価値の計算 interest_payment 投資に関する一定期間の支払利息の計算 interest_rate_annuity 1 期間当たりの年金利率の計算 internal_rate_of_return キャッシュフロー明細に基づく内部収益率の計算 internal_rate_schedule キャッシュフロー明細に基づく内部収益率の計算（キ

ャッシュフローは定期的である必要は無い） modified_internal_rate 期間キャッシュフロー明細に基づく修正内部収益率

の計算 net_present_value 投資の正味現在価値の計算（この計算は期間キャッ

シュフロー明細と割引率に基づく） nominal_rate 名目年利率の計算 number_of_periods 定期的な一定支払と一定利率の投資に関する期数

計算 payment 投資の定期的支払の計算 present_value 投資の現在価値の計算 present_value_schedule キャッシュフロー明細に基づく現在価値の計算（キャ

ッシュフローは定期的である必要は無い） principal_payment 特定期間の元本支払の計算 債券関数 accr_interest_maturity 償還日に利息を支払う債券の発生利息の計算 accr_interest_periodic 定期的に利息を支払う債券の発生利息の計算 bond_equivalent_yield 米国財務省短期証券の債券換算利回りの計算 convexity 証券のコンベクシティ（デュレーションと利回りの変

動関係）の計算 coupon_days 決済日を含む利払い期間の日数の計算 coupon_number 決済日と償還日間の未払クーポン数の計算 days_before_settlement 利払い期間の最初の日から決済日までの日数の計

算 days_to_next_coupon 決済日から次の利払い日までの日数の計算 depreciation_amordegrc 各会計期間の減価償却費の計算。この関数の計算

中、当該資産の耐用年数に基づく減価償却係数が適用される

depreciation_amorlinc 各会計期間の減価償却費の計算。depreciation_amordegrcには当該資産の耐用年数に基づく計算中適用される減価償却係数があることを除いて、この関数は depreciation_amordegrc と同様

discount_price 額面 100 ドル当たりの割引債の価格計算 discount_rate 債券の割引率の計算 discount_yield 割引債の年利回りの計算 duration 債券が定期的利払いを有する当該債券の年間デュ

レーション（債券価格の金利変動に対する敏感度）の計算

interest_rate_security 完全投資済み債券の利率計算 modified_duration 債券の修正マコーレー（Macauley）デュレーションの

計算。当該債券は 100 ドルの推定額面を有する next_coupon_date 決済日以後の最初の利払い日の計算 previous_coupon_date 決済日直前の利払い日の計算 price 額面 100 ドル当たりの債券価格の計算。この債券は

定期的に利息を払う price_maturity 額面 100 ドル当たりの債券価格の計算。この債券は

償還時に利息を払う received_maturity 完全投資済み債券が償還日に達した時に受け取る

金額の計算 treasury_bill_price 額面 100 ドル当たりの米国財務省短期証券価格の

計算 treasury_bill_yield 米国財務省短期証券利回りの計算 year_fraction 2 つの日付間の総日数によって表される1 年の端数

の計算 yield_maturity 債券の年利回りの計算。この債券は償還時に利息

を払う yield_periodic 債券の利回りの計算。この債券は定期的に利息を

払う 第１０章：統計と乱数発生

統計 simple_statistics 基本単変量統計値を計算 table_oneway 観測地を1 元度数表に集計 chi_squared_test カイ2 乗適合度検定を実行 covariances 標本の分散-共分散又は相関行列の実行 regression 最小 2 乗を使用して多重線形回帰モデルの当ては

め poly_regression 多項式最小 2 乗回帰の実行 ranks 観測値のベクトル順位、正規得点、指数得点を計算 乱数 random_seed_get IMSL 乱数発生器で使用するシードの現在値を取得 random_seed_set IMSL 乱数発生器で使用する乱数シードの初期化 random_option 一様 (0, 1) 乗算合同擬似乱数発生器の選択 random_uniform 一様(0, 1)分布から擬似乱数を発生 random_normal 逆 CDF 法を使用して、標準正規分布から擬似乱数

を発生 random_poisson Poisson 分布から擬似乱数を発生 random_gamma 標準 gamma 分布から擬似乱数を発生 random_beta beta 分布から擬似乱数を発生 random_exponential 標準指数分布から擬似乱数を発生 faure_next_point シャッフルされたFaure 数列を発生

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第１１章：印刷関数

印刷 write_matrix 連続目盛位置に格納された矩形行列（又はベクト

ル）を印刷 設定 page ページ幅又はページ長さを設定又は取得 write_options 行列を印刷するオプションを設定又は取得 第１２章：ユーティリティ

出力ファイルの設定 output_file 出力ファイルまたはエラーメッセージ出力ファイルの

設定 version ライブラリ、ライセンス番号、オペレーティング・シス

テムおよびコンパイラのバージョンを示す情報を返す

時間と日付 ctime CPU 使用時間を秒数で返す date_to_days 1900 年 1 月 1 日から所定の日付までの日数を計算 days_to_date 1900 年 1 月 1 日からの日数に相当する日付を返却 エラー操作 error_options 様々なエラー処理オプションを設定 error_code 直前に呼び出した関数からのエラーメッセージに相

当するコードを取得 定数 constant 様々な数学定数値および物理定数値を返却 machine (integer) コンピュータの演算を示す整数情報を返却 machine (float) コンピュータの浮動少数点演算を示す情報を返却 ソート sort 代数値によるベクトルのソートオプションとして、ベク

トルを絶対値でソートし、ソートの並び替えを返すことも可能

sort (integer) 代数値による整数ベクトルのソートオプションとして、

ベクトルを絶対値でソートし、ソートの並び替えを返すことも可能

ベクトルノルム計算方法 vector_norm. ベクトルの様々なノルムや 2 つのベクトル差を計算 線形代数を支援するツール mat_mul_rect 行列の転置、行列とベクトルの積、行列と行列の積,

双 1 次形式または任意の 3 重積を計算 mat_mul_rect (複素数) 行列の転置、行列の共役転置、行列とベクトルの積,

行列と行列の積,双 1 次形式または任意の 3 重積を計算

mat_mul_rect_band 実帯行列の積 mat_mul_rect_band (複素数) 複素帯行列の積 mat_mul_rect_coordinate 実一般疎行列の積

mat_mul_rect_coordinate (複素数) 複素一般疎行列の積 mat_add_band 両方とも帯行列方式の 2 つの帯行列を加える

C←αA＋βB mat_add_band (複素数) 両方とも帯行列方式の 2 つの帯行列を加える

C←αA＋βB mat_add_coordinate 座標形式で格納された 2 つの実数行列の要素ごと

の加算を実行する C←αA＋βB mat_add_coordinate (複素数) 座標形式で格納された 2 つの実数行列の要素ごと

の加算を実行する C←αA＋βB matrix_norm 種々の行列のノルム計算 matrix_norm_band 帯記憶した行列のノルム計算 matrix_norm_coordinate 座標記憶した行列のノルム計算 generate_test_band クラス E (n,c)の検定行列を生成 generate_test_band (複素数) クラス E (n,c)の検定行列を生成 generate_test_coordinate クラス D(n,c)とE(n,c)の検定行列を生成 generate_test_coordinate (複素数) クラス D(n,c)とE(n,c)の検定行列を生成 数値ユーティリティ c_neg 複素数の符号を変更 c_add 2 つの複素数の加算 c_sub 複素数から複素数の減算 c_mul 2 つの複素数の乗算 c_div 複素数による複素数の除算 c_eq 2 つの複素数が等しいかどうかを検定 cz_convert 複素数の精度を倍精度から単精度に切り捨て zc_convert 複素数の精度を単精度から倍精度に上げる cf_convert 一対の並べられた実数を複素数に変換 c_conjg 複素数の共役化 c_abs 複素数の大きさを計算 c_arg 複素数の扁角を計算 c_sqrt 複素数の平方根を計算 c_cos 複素数の三角余弦を計算 c_sin 複素数の三角正弦を計算 c_exp 複素数の指数関数を計算 c_log 複素数の自然対数を計算 cf_power 複素数の実数べき乗の計算 cc_power 複素数の複素べき乗の計算 fi_power 実数の整数乗の計算 ii_power 整数の整数乗の計算

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IMSL C: Stat / Library （統計解析） 第１章：基本統計

単純要約統計量 simple_statistics 基本的な1 変量統計値の計算 normal_one_sample 1 つの正規母集団からの標本を用いて、平均と分散

推定統計値を計算 normal_two_sample 2 つの正規母集団からの標本を用いて、平均と分散

推定統計値を計算 作表、分類、順位 table_oneway 観測値を1 元度数表に集計 table_twoway 計測値の 2 元頻度表作成 sort_data 指定したキーによる観測値のソートでオプションとし

て、事例を多元度数表に集計 ranks 観測値のベクトルに対する順位、正規得点または指

数得点を計算 第２章：回帰

多変量線形回帰 - モデル当てはめ regressors_for_glm 一般線形モデルの回帰子の生成 regression 最小 2 乗を使用する重線形回帰モデルのあてはめ 多変量線形回帰 - 統計的推論と診断 regression_summary 当てはめからの情報が与えられて回帰モデルの要

約統計値の作成 regression_prediction 回帰モデルを当てはめた後の予測値、信頼区間お

よび診断を計算 hypothesis_partial 完全仮説検定の構成 hypothesis_scph 多変量仮説のクロス乗積 hypothesis_test 多変量線形仮説の検定 変数選択 regression_selection 最良重線形回帰モデルの選択 regression_stepwise 順方向選択、逆方向選択または段階的選択を用い

て、重線形回帰モデルを構築 多項式回帰と非線形回帰 poly_regression 多項式最小 2 乗回帰の実行 poly_prediction 多項式回帰モデルを当てはめた後の予測値、信頼

区間および診断を計算 nonlinear_regression 非線形回帰モデルの当てはめ nonlinear_optimization Powell のアルゴリズムによる非線形回帰モデルの当

てはめ 最小 2 乗回帰の代替 Lnorm_regression 最小 2 乗ではなくて Lp 基準を使用する重線形回帰

モデルの当てはめ

第３章：相関と共分散

分散、共分散、相関 covariances 標本の分散-共分散行列又は相関行列を計算 partial_covariances 共分散又は相関行列から偏共分散と偏相関を計算 pooled_covariances 観測値からプールした分散-共分散を計算 robust_covariances 共分散行列と平均ベクトルのロバスト推定を計算 第４章：分散分析と実験計画法

一般的な分散分析 anova_oneway 1 元分類モデルの分析 anova_factorial 固定効果を持つ釣り合い要因実験の分析 anova_nested サブグループが不等数の可能性のある、完全枝分

かれ乱塊モデルの分析 anova_balanced 固定、無作為、または混合モデルの釣り合い完全実

験計画法の分析 実験計画法 crd_factorial 釣り合いと不釣合いの完全に無作為な要因実験か

らのデータの分析 rcbd_factorial 釣り合いと不釣合いの完全な乱塊要因実験からの

データの分析 latin_square ラテン方格実験からのデータの分析 lattice 釣り合いのとれたまたは部分的に釣り合いのとれた

格子実験の分析 split_plot 様々なsplit-plot 実験の分析 split_split_plot split-split-plot 実験からのデータの分析 strip_plot strip-plot 実験からのデータの分析 strip_split_plot strip-split-plot 実験からのデータの分析 ユーティリティ homogeneity 分散分析における Bartlett と Levene の等分散性検

定の計算 multiple_comparisons SNK、LSD、Tukey、Duncan、Bonferroni の多重比較検

定を使用した平均間の相違の比較 Yates Yate の方法を使用した実験計画の欠損値の推定 第５章：カテゴリ･データと離散データ解析

２元分割表の統計量 contingency_table 2 元分割表のカイ2 乗分析の実行 exact_enumeration 全体枚挙法を使用する 2 元分割表の精密な確率計

算 exact_network ネットワーク・アルゴリズムを使用する 2 元分割表の

精密な確率計算 一般化カテゴリ・モデル categorical_glm ロジスティック、Probit、Poisson その他一般線形モデ

ルを使用するカテゴリ・データの分析

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第６章：ノンパラメトリック統計

標本検定 - ノンパラメトリック統計 sign_test 符号検定を実行 wilcoxon_sign_rank Wilcoxon 符号付順位検定 noether_cyclical_trend 循環傾向に対する Noether 検定 cox_stuart_trends_test 位置と散布度のトレンドに対するCox とStuarts の符

号検定の実行 tie_statistics 観測値の 1 標本に対するタイ統計量の計算 ２以上の標本 wilcoxon_rank_sum Wilcoxon 順位和検定を実行 kruskal_wallis_test 同一母集団の中央値に対する Kruskal と Wallis 検

定の実行 friedmans_test 完全乱塊法に対する Friedman 検定の実行 cochran_q_test 関連する観測の Cochran の Q 検定の実行 k_trends_test 順序付けられた標本に対するK 標本トレンド検定の

実行 第７章：適合度と無作為性の検定

一般適合度の検定 chi_squared_test カイ2 乗適合度検定の実行 normality_test 正規性に対する検定を実行 kolmogorov_one 連続分布に対するKolmogorov-Smirnov の1 標本検定

を実行 kolmogorov_two Kolmogorov-Smirnov の 2 標本検定を実行 multivar_normality_test Mardia の歪度と尖度の多変量測度と多変量正規

性に対する検定を実行 無作為性の検定 randomness_test 無作為性の検定を実行 第８章：時系列と予測

ARIMA モデル arma ARMA モデル用パラメータの最小 2 乗推定値を計算

（注）ARMA: 自己回帰移動平均 max_arma 単変量 ARMA（自己回帰、移動平均）時系列モデル

のパラメータの正確な最尤推定 auto_uni_ar 単変量自己回帰時系列モデルの自動選択と当ては

め。このモデルの遅れは赤池の情報量基準 (AIC) を利用して自動的に選択。最小 AIC を持つモデルの自己回帰パラメータの推定値はモーメント法，最小二乗法、又は、最尤法を使用して計算

ts_outlier_identification 時系列中の外れ値を検出、決定し、同時にモデルパラメータを推定

ts_outlier_forecast 時系列の予測、それに関連する確率極限、外れ値に影響を受けている時系列のための重みψ の計算

auto_arima 時系列の外れ値の識別、乗法季節的 ARIMA ( ,0, ) (0, ,0)sp q d× モデルのパラメータの決定、時系

列の予測を自動的に行う arma_forecast ARMA モデルの予測値とそれに関連する確率限界を

計算 difference 季節的又は非季節的時系列の差分の実行 seasonal_fit 自己回帰モデル AR(p) を使用し時系列の最適な季

節性パラメータを推定 モデルの構築と評価ユーティリティ box_cox_transform Box-Cox 変換を実行 autocorrelation 定常時系列の標本自己相関関数を計算 crosscorrelation 2 つの時系列間の相互相関関数を計算 multi_crosscorrelation 2 つのマルチチャンネルな時系列間の相互相関関数

を計算 partial_autocorrelation 定常時系列の標本偏自己相関関数を計算 lack_of_fit 適切な相関関数に基づく単変量時系列又は遷移関

数の適合度検定の実行 estimate_missing 時系列の欠損値を推定 GARCH モデル garch GARCH (p, q) モデルのパラメータ推定値の計算 周波数領域モデル kalman カルマン・フィルター法を実行し、状態空間モデルの

尤度関数を計算 第９章：多変量解析

階層クラスタ分析 dissimilarities 行列の行（または列）間の非相似行列（相似行列）を

計算 cluster_hierarchical 与えられた距離行列につぃする階層クラスタ分析を

実行 cluster_number 階層クラスタツリーの為にクラスタメンバーシップを

計算 k-means クラスタ分析 cluster_k_means K-means（セントロイド）クラスタ分析を実行 主成分分析 principal_components 主成分の計算 要因解析 factor_analysis 因子分析の初期因子負荷量推定値の抽出 discriminant_analysis 判別関数分析の実行

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第１０章：生存と信頼解析

生存分析 ｋaplan_meier_estimates 生存確率の Kaplan-Meier 推定値の計算 ｐrop_hazards_gen_lin Cox の比例ハザードモデルを使用した生存データや

信頼性データの解析 survival_glm 一般線形モデルによる生存データの解析 survival_estimates 種々のパラメトリック モデルによる生存推定 信頼解析 nonparam_hazard_rate ノンパラメトリック法を使用したハザード関数の推定 アクチュアリアルテーブル life_tables 人口やコーホート生命表を作成 第１１章：確率分布関数と逆関数とその逆

離散確率変数 binomial_cdf 2 項分布関数の計算 binomial_pdf 2 項確率関数の計算 hypergeometric_cdf 超幾何分布関数の計算 hypergeometric_pdf 超幾何確率密度関数の計算 poisson_cdf Poisson 分布関数の計算 poisson_pdf Poisson 確率密度関数の計算 連続確率変数 beta_cdf ベータ確率分布関数の計算 beta_inverse_cdf ベータ確率分布関数の逆関数を計算 bivariate_normal_cdf 2 変量正規分布関数の計算 chi_squared_cdf カイ2 乗（χ2）分布関数の計算 chi_squared_inverse_cdf 逆カイ2 乗（χ2）分布関数の計算 non_central_chi_sq 非心カイ2 乗分布関数の計算 non_central_chi_sq_inv 非心カイ2 乗分布関数の逆関数 F_cdf F 分布関数の計算 F_inverse_cdf 逆 F 分布関数の計算 gamma_cdf ガンマ分布関数の計算 normal_cdf 標準正規（Gauss）分布関数の計算 normal_inverse_cdf 標準正規（Gauss）分布関数の逆関数を計算 t_cdf Student の t 分布関数の計算 t_inverse_cdf 逆 Student の t 分布関数を計算 non_central_t_cdf 非心 Student の t 分布関数を計算 non_central_t_inv_cdf 非心 Student の t 分布関数の逆関数を計算 第１２章：乱数発生

単変量離散分布 random_binomial 擬似 2 項乱数の発生 random_geometric 幾何分布から擬似乱数の発生 random_hypergeometric 超幾何分布から擬似の発生 random_logarithmic 対数分布から擬似乱数の発生

random_neg_binomial 負の 2 項分布から擬似乱数の発生 random_poisson Poisson 分布から擬似乱数を発生 random_uniform_discrete 離散一様分布から擬似乱数の発生 random_general_discrete 二者択一法またはオプションで表照合法を使用して

一般離散分布から擬似乱数を発生 単変量連続分布 random_beta ベータ分布から擬似乱数を発生 random_cauchy Chaucy 分布から擬似乱数を発生 random_chi_squared カイ2 乗分布から擬似乱数を発生 random_exponential 標準指数分布から擬似乱数を発生 random_exponential_mix 標準指数分布から擬似混合乱数を発生 random_gamma 標準ガンマ分布から擬似乱数を発生 random_lognormal 対数分布から擬似乱数の発生 random_normal 逆 CDF 法を用いて標準正規分布から擬似乱数を発

生 random_stable 一般離散分布から擬似乱数を発生するための表を

設定 random_student_t 擬似 student-t 乱数を発生 random_triangular 三角分布から擬似乱数を発生 random_uniform 一様（0, 1）分布から擬似乱数を発生 random_von_mises Von Mises 分布から擬似乱数を発生 random_weibull Weibull 分布から擬似乱数を発生 random_general_continuous 一般連続分布から擬似乱数を発生 continuous_table_setup 一般連続分布から擬似乱数を発生する表を設定 多変量連続分布 random_normal_multivariate 多変量正規分布から擬似乱数を発生 random_orthogonal_matrix 擬似乱数直交行列または相関行列を発生 random_mvar_from_data 与えられた標本から決定される多変量分布から擬

似乱数を発生 random_multinomial 多項分布から擬似乱数を発生 random_sphere 単位円上、或いは K 次元球上に擬似乱数点を発生 random_table_twoway 擬似乱数 2 元表を発生 順序統計量 random_order_normal 標準正規分布から擬似乱数順序統計量を発生 random_order_uniform 一様 (0, 1) 分布から擬似乱数順序統計量を発生 確率過程 random_arma ARMA 過程擬似乱数の発生 random_npp 非同次ポアソン過程から擬似乱数を発生 標本と並べ換え random_permutation 擬似乱数置換を発生 random_sample_indices 指標の単純擬似乱数標本を発生 random_sample 有限母集団から単純擬似乱数標本を発生 ユーティリティ関数 random_option 一様（0, 1）な乗法合同擬似乱数発生器を選択 random_option_get 一様（0, 1）乗算型合同法擬似乱数発生器を検索 random_seed_get IMSL 乱数発生器で使用するシードの現在値を検索 random_substream_seed_get 更に 100,000 回先から始まる乱数を発生するシャッ

フルしない合同型乱数発生器のシードを検索 random_seed_set IMSL 乱数発生器で使用するシードの初期化 random_table_set シャッフルする乱数発生器に使用される最新の表を

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設定 random_table_get シャッフルする乱数発生器に使用される最新の表を

検索 random_GFSR_table_set GFSR 乱数発生器に使用される最新の表を設定 random_GFSR_table_get GFSR 乱数発生器に使用されている最新の表を検

索 random_MT32_init 配列を使用して 32 ビット メルセンヌツイスター発生

器を初期化 random_MT32_table_get 32 ビット メルセンヌツイスター発生器の中で使用さ

れているテーブルを取得 random_MT32_table_set 32 ビット メルセンヌツイスター発生器の中で使用さ

れるテーブルを設定 random_MT64_init 配列を使用して 64 ビット メルセンヌツイスター発生

器を初期化 random_MT64_table_get 64 ビット メルセンヌツイスター発生器の中で使用さ

れているテーブルを取得 random_MT64_table_set 64 ビット メルセンヌツイスター発生器の中で使用さ

れるテーブルを設定 低不適合系列 faure_next_point シャッフルされたFaure 数列を発生 第１３章：ニューラルネットワーク

ネットワーク mlff_network 多層フィードフォワードネットワークの作成 mlff_network_trainer 多層フィードフォワードネットワークの学習 mlff_network_forecast 訓練された多層フィードフォワードネットワークの予

測計算 前処理用フィルタ scale_filter 連続したデータをニューラルネットワークの学習、テ

スト、予測に使用する前にスケーリング、もしくはスケーリングを戻す。

time_series_filter 時系列データをニューラルネットワークの学習で使用するフォーマットへ変換

time_series_class_filter 分類された時系列データをニューラルネットワーク

の学習で使用するフォーマットに変換 unsupervised_nominal_filter ニューラルネットワークへ入力するための 2進コード

に変換。オプションで、変換済みの 2 進コードを元に戻すことも可能

unsupervised_ordinal_filter 順序データを比率に変換。オプションで、比率を順

序データに変換可能 第１４章：印刷発生

印刷 write_matrix 隣接するメモリ位置に格納した長方形行列（または

ベクトル）を印刷 設定 page ページ幅又はページの長さの設定又は検索 write_options 印刷用オプションの設定または検索 第１５章：ユーティリティ

出力ファイルの設定 output_file 出力ファイルまたはエラーメッセージ出力ファイルの

設定 version ライブラリ、ライセンス番号、オペレーティング・シス

テムおよびコンパイラのバージョンを示す整数情報を返す

エラー操作 error_options 様々なエラー処理オプションの設定 error_code 直前に呼び出した関数からのエラーメッセージに相

当するコードを返す 定数 machine (integer) コンピュータの演算を示す整数情報を返す machine (float) コンピュータの浮動小数点演算を示す情報を返す data_sets 一般的に解析されるデータ集合の検索 数学的支援 mat_mul_rect 行列の転置、行列-ベクトル積、行列-行列積、ベクト

ル-ベクトル積、双 1 次形、または任意の 3 重積を計算

permute_vector 置換により指定されるようにベクトルの要素を再配置

permute_matrix 行列の行又は列を置換 binomial_coefficient 2 項係数を計算 beta 完全ベータ関数を計算 beta_incomplete 実数不完全ベータ関数を計算 log_beta 実数ベータ関数の対数を計算 gamma 実数ガンマ関数を計算 gamma_incomplete 実数不完全ベータ関数を計算 log_gamma ガンマ関数の絶対値の対数を計算 ctime 使用 CPU 時間を秒で返す