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原创|其它|编辑:郝浩|2009-07-06 11:03:30.000|阅读 355 次
概述:C#是一种面向过程的算法设计语言,在处理数学计算时显得力不从心。面向集合是一种比较高阶的特性,允许程序直接对集合进行直接处理,而不用显示进行循环调用,不需要指定路径,因此可以大幅提高开发效率,进行并行优化。很多数学软件,如MatLab是面向矩阵的,而开源语言R是面向向量的,SQL是面向关系系的、APL(Array processing language)是一种一种多用途、第三代(3GL)编程语言,在向量、矩阵等各种秩的数组处理上非常简单。SPSS,SAS等都需要大量的集合运算。
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C#是一种面向过程的算法设计语言,在处理数学计算时显得力不从心。面向集合是一种比较高阶的特性,允许程序直接对集合进行直接处理,而不用显示进行循环调用,不需要指定路径,因此可以大幅提高开发效率,进行并行优化。很多数学软件,如MatLab是面向矩阵的,而开源语言R是面向向量的,SQL是面向关系系的、APL(Array processing language)是一种一种多用途、第三代(3GL)编程语言,在向量、矩阵等各种秩的数组处理上非常简单。SPSS,SAS等都需要大量的集合运算。
本文试图从C#本身的特性出发,用C#模拟面向集合的方法。
更期望C#能向MatLab, APL,R那样直接处理集合运算,进入科学和工程计算领域,为以后的并行计算奠定基础。
有一列观测值,用List存储,我们现在需要求出每一个观测值的正弦Sin值。
用C#面向过程的语法表示如下: 求Sin值,是一个繁琐而又重复的问题。我们希望Math.Sin(Collection c),在不改变已有代码(不扩展Math.Sin)的情况下,自动处理集合,就像在MatLab里面。
C#是面向过程的,而Matlab是面向矩阵的,SQL是面向关系代数的。关系代数和矩阵,都可以看作集合的特例。(LINQ部分加入了面向集合的特性)
面向过程,需要程序员书写算法的每一个过程和细节,指明执行路径,这主要表现在循环语句的使用上(包括for, foreach, while…)。
面向过程给了程序员最充分的自由和最大的灵活,但其固有的“底层”,导致了开发效率的底下,同时不利于并行计算和系统优化。而在数学中,大部分计算都是基于矩阵(集合),例如图形图像处理,概率论,数理统计,优化控制等等。 所以C#难以胜任运算集中和知识处理,人工智能设计。
由于C#实在是太优美,是目前最艺术的语言,利用C#现有特性,我们可以简单的模拟前面提出的问题
Apply来处理一些关于集合处理的问题。
这样,我们可以在
下面在给出一个处理矩阵的例子: Apply,可以处理矩阵集合相关的计算。
使用这个
矩阵定义如下:
再看下面复数的例子:
使用这个Apply,可以处理复数集合相关的许多计算。
复数类的定义如下:
.net框架中的List,也有自定义的Matrix,同时集合的元素也是多种数据类型,有系统中的值类型,也有自定义的复数Complex类型。
从前面三个例子,我们可以看出,集合有多种表示方式,有
当然这种算法过于勉强,显然不是我们所需要的。
我们需要的是一个在不更改现有语言的情况下,不扩充Math.Sin函数(试着想想有多少个类似的函数,Cos, Tan, 我们自己定义的各种函数)。系统自动处理集合。也就是说,对于函数 public delegate TOutput Converter<TInput, TOutput>(TInput input);public T1 Func<T1, T2>(T2 e); Func是Converter的实例。只要Func能够处理原子类型,那么就能处理自动所有的原子类型构成的任意集合,而不需要程序员去写多余的代码。
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