Projet dédié à l'optimisation de calculs mathématiques avancés, notamment pour des applications en physique et en traitement de données. Il propose des outils pour évaluer et simplifier des expressions algébriques, des produits matriciels et des calculs de barycentres, facilitant ainsi l'analyse et la modélisation dans des contextes scientifiques ou industriels.

Ce projet propose des outils pour optimiser les calculs mathématiques intensifs, notamment via des produits de Hadamard et des produits matriciels. Il inclut des implémentations de base, vectorisées et intrinsèques pour évaluer des fonctions et des opérations sur des matrices, destinées à améliorer les performances des calculs numériques dans des environnements scientifiques ou industriels.

Bibliothèque logicielle open source fournissant des interfaces Go vers les implémentations C des bibliothèques NETLIB BLAS et LAPACK. Elle permet d'exploiter des calculs mathématiques avancés (algèbre linéaire, opérations matricielles) avec des performances optimisées grâce à des backends comme OpenBLAS ou Intel MKL. Utilisée principalement dans des applications scientifiques, d'ingénierie ou de data science nécessitant des calculs intensifs.

OpenBLAS est une bibliothèque logicielle open source dédiée à l'accélération des calculs d'algèbre linéaire. Elle fournit des routines optimisées pour les opérations matricielles et vectorielles, améliorant significativement les performances des applications scientifiques, d'ingénierie ou de data science. Utilisée dans de nombreux domaines comme la simulation numérique ou l'intelligence artificielle, elle permet de réduire les temps de calcul tout en restant compatible avec les standards du calcul scientifique.

MMX est une bibliothèque logicielle dédiée aux opérations matricielles multithreadées sur des matrices N-dimensionnelles. Elle permet d'effectuer des multiplications, transpositions, décompositions et résolutions de systèmes linéaires de manière optimisée. Conçue pour les calculs intensifs, elle améliore significativement les performances par rapport aux méthodes classiques, notamment grâce à la parallélisation des tâches.

Ce projet pédagogique vise à introduire les étudiants aux concepts d'analyse de performance logicielle et d'optimisation en C++. Il propose des outils pour évaluer et manipuler des produits de Hadamard, essentiels en calcul matriciel et en traitement du signal. Destiné aux cours universitaires, il facilite l'apprentissage pratique des techniques d'optimisation et de parallélisation.

FastMatrix est une bibliothèque C++ dédiée à l'optimisation des calculs d'algèbre linéaire pour des matrices de très petite taille. Elle permet aux développeurs d'intégrer facilement des opérations matricielles performantes dans leurs applications, notamment pour des calculs scientifiques ou techniques nécessitant des performances élevées.

PLIBS_9_PYTHON est une bibliothèque Python optimisée dédiée aux calculs scientifiques intensifs. Elle propose des fonctions avancées pour accélérer les opérations mathématiques comme les réductions de données, les produits matriciels (GEMM, GEMV) ou les calculs vectoriels. Utilisée principalement dans le domaine de la physique et de l'astrophysique, elle permet aux chercheurs et développeurs d'optimiser leurs algorithmes tout en simplifiant leur implémentation en Python.

Bibliothèque logicielle dédiée à l'optimisation et à l'accélération de calculs scientifiques intensifs. Elle propose des fonctions avancées pour le traitement parallèle de données, notamment des opérations vectorielles et matricielles. Utilisée principalement dans le domaine de la physique des particules et de l'astrophysique pour des simulations et analyses de données à haute performance.

Le projet dtk-plugins-math fournit des fonctionnalités de calcul matriciel avancées, permettant d'effectuer des opérations telles que la somme, la soustraction et la multiplication de matrices. Ces fonctionnalités sont optimisées pour les modèles complexes, facilitant ainsi l'analyse et le traitement des données.