C # et des finances NMath informatique et économétrie

Question

Je suis actuellement (la plupart du temps) en C ++ pour économétrie intensifs dans informatiquement mes recherches. Je voulais passer à un environnement plus productif. D semble prometteur, mais peut-être pas assez mature pour moi d'être en pleine production. Je suis tombé sur C # et la bibliothèque NMath récemment. Il semble très impressionnant. Quelqu'un est-il les utiliser pour une telle fin? Quelles sont vos expériences? Je suis prêt à renoncer à une certaine vitesse d'exécution si elle augmente ma productivité globale (horloge fait tic-tac permanence). Vous pensées et suggestions appréciées!

Answer 1

Je suppose que vous faites référence à produit NMath de Centerspace?

Nous avons récemment commencé à les utiliser dans une application de production; quoique très légèrement jusqu'à présent (exécution d'une régression linéaire pour déterminer la relation entre GJ d'entrée de gaz pour une turbine à gaz vs MW sur, techniquement ceci est une caractéristique de NMath Statistiques). Il a été un plaisir d'utiliser jusqu'à présent, et leur soutien a été très rapide pour répondre à une licence d'évaluation a expiré en attendant que notre service des finances pour traiter leur facture.

En ce qui concerne la performance est, il utilise le Intel Math Kernel Library où il peut, si la performance devrait être bon; il n'a pas causé d'impact négatif sur les performances de notre utilisation limitée.

Je suis impatient d'utiliser la bibliothèque ailleurs dans notre application comme il convient!

Answer 2

Je travaille pour une entreprise d'économie ( EMSI ) et nous utilisons D pour la plupart de nos besoins de calcul haute performance. La vitesse native et l'efficacité sont essentielles, mais il offre un niveau supérieur d'abstraction que C et moins gotchas que C ++ (à mon humble avis). Il est très simple à l'interface avec BLAS, Intel MKL, etc. que nous utilisons pour alimenter les opérations de matrice massives derrière nos modèles E / S en temps réel. Une bonne chose à propos de D productivité stimulons qui est souvent négligé est le compilateur blazingly rapide -. Je ne dérange builds progressive, même sur de très grands projets

Answer 3

Ma recommandation va vers ILNumerics . Il semble être l'un des plus rapides bibliothèques autour. Il est allé il y a plusieurs mois commerciale mais je l'ai utilisé depuis des années déjà, auparavant comme bibliothèque open source.

Nous avons dû convertir les masses de code Matlab pour déployer une application aux clients. ILNumerics était notre premier (et essentiellement le seul) choix, car il utilise la même syntaxe que Matlab. En outre, ses classes de tableaux peuvent gérer n dimensions et beaucoup de choses de ce qui nous était sous-tableau important aussi bien. Vous trouverez un exemple de code de bonne ici .

A mon avis, le seul inconvénient: le manque de fonctions spécialisées pour engeneering et statistiques de base que implmented. Il est donc très pratique pour construire votre propre algorithme (en utilisant std, cov, var, moyenne, abs, etc.), puis déballer tout indicateur HILO-tout de la boîte.