Ruby-SSL2

科学計算ライブラリ

ruby で使える科学計算ライブラリは GSL や LAPACK(mathx)、 Numerical Recipes(非公開) などがあります。
Fortran で使っていて SSL2 に慣れ親しんだ方もいるでしょう。 そのような方や、SSL2がインストールされた環境をお持ちの方は ruby-SSL2をお使い頂けます。

Ruby-SSL2 モジュール

Ruby-SSL2 は 富士通科学用サブルーチンライブラリを ruby で使えるようにパックしたものです ( ruby-ssl2 homepage)。
現在、単精度関数の複素数用を除くほとんどすべてをパックしました (ただし動作確認は一部のみ)。

• 利点
• 今までSSL2を使っていた人はなじみがあり使いやすい
• Fortran用のマニュアルが充実しており、参考になる
• 性能が良く、多機能である
• 欠点
• ssl2が有料である

今後の課題

• マニュアル、サンプルの整備
• オプション引数
• 倍精度関数のパック

使用例

EOF解析

eof.rb SSL2.rann2(正規乱数の生成) の利用
require "narray" require "ssl2" require "eof_ssl2.rb" require "numru/dcl" include NumRu n = 1000 x = NArray.float(2,n) a,ix = SSL2.rann1(0,0.4,0,n) b, = SSL2.rann1(0,0.2,ix,n) theta = Math::PI/6 x[0,true] = a*Math::cos(theta) - b*Math::sin(theta) x[1,true] = a*Math::sin(theta) + b*Math::cos(theta) val,vec = Analysis.eof(x) DCL::gropn(1) DCL::grfrm DCL::grswnd(-1.5,1.5,-1.5,1.5) DCL::uspfit DCL::grstrf DCL::usdaxs DCL::sgpmzu(x[0,true],x[1,true],1,1,0.01) for i in 0..1 fact = val[i] DCL::sgplzu([-vec[0,i]*fact,vec[0,i]*fact],[-vec[1,i]*fact,vec[1,i]*fact],1,3) end DCL::grcls
eof_ssl2.rb SSL2.seig2(実対称行列の固有値固有ベクトルを求める) の利用
require "narray" require "numru/ssl2" module Analysis def covariance( x,y,rmiss=nil ) if x.length != y.length then print "error\n" exi end len = x.length if rmiss.nil? then sum = x.mul_add(y,0) n = len else mask = x.ne(rmiss) & y.ne(rmiss) sum = x.mask(mask).mul_add(y.mask(mask),0) n = mask.count_true end if n>len/2 then sum/(n-1) else rmiss end end def covariance_matrix( x, rmiss=nil, lmean=false, ltotal=false) if x.rank !=2 raise "covariance_matrix: x.rank must be 2" end dim, len = x.shape rmiss = nil if !rmiss.nil? && x.ne(rmiss).all? if lmean if rmiss.nil? x = x - x.mean(1) else for i in 0...dim mask = x[i,true].ne(rmiss) tmp = x[i,true].mask(mask) if tmp.length >= len/2 then x[i,mask] = tmp - tmp.mean else x[i,true] = rmiss end end end end cov = NArray.new(x.typecode,dim*(dim+1)/2) sind = 0 total = 0 if rmiss.nil? for i in 0...dim cov[sind..sind+i] = x[0..i,true].mul_add(x[i,true].reshape!(1,len),1)/(len-1) total += cov[sind+i] sind += i+1 end else for i in 0...dim for j in 0...i cov[sind] = covariance(x[i,true],x[j,true],rmiss) sind += 1 end cov[sind] = x[i,true].mask(x[i,true].ne(rmiss)).stddev**2 total += cov[sind] sind += 1 end end if ltotal return [cov,total] else return cov end end def eof( x, rmiss=nil, ndim=nil ) if x.shape.length!=2 then print "err\n" exit end dim,nle = x.shape rmiss = nil if !rmiss.nil? && x.ne(rmiss).all? p "calc anomary" if rmiss.nil? then x = x - x.mean(1) else ary = NArray.byte(dim) for i in 0..dim-1 mask = x[i,true].ne(rmiss) tmp = x[i,true] tmp2 = tmp.mask(mask) if tmp2.length >= nle*3/4 then tmp[mask] = tmp2 - tmp2.mean x[i,true] = tmp ary[i] = 1 else ary[i] = 0 end end if !ary.all? then tdim = ary.where.length y = NArray.sfloat(tdim,nle) k=0 for i in 0..dim-1 if ary[i]==1 then y[k,true] = x[i,true] k+=1 end end if k!=tdim then p "BUG: eof of eof_ssl2 k!=tdim" exit end x = y tmp = dim dim = tdim tdim = tmp end end p "make covariance matrix" cova, total = covariance_matrix(x,rmiss,false,true) p "calc eigen value" if ndim.nil? then ndim=dim end val, vec = SSL2.seig2(cova,ndim) if !rmiss.nil? && !ary.all? then vec2 = NArray.sfloat(tdim,val.length) k=0 for i in 0..tdim-1 if ary[i]==1 then vec2[i,true] = vec[k,true] k+=1 else vec2[i,true] = rmiss end end if k!=dim then p "BUG: eof of eof_ssl2 k!=dim" exit end vec = vec2 end [val/total,vec] end module_function :eof, :covariance_matrix, :covariance end
eof.rb の実行結果