Apache Commons Math 所有代码可见，在哪了下载

您可以通过以下链接下载 Apache Commons Math 的源代码和二进制文件：

http://commons.apache.org/proper/commons-math/download_math.cgi

在下载页面中，您可以选择下载源代码或二进制文件。如果您需要使用 Apache Commons Math 的源代码，您可以选择下载源代码包，它包含了所有的源代码和构建脚本。如果您只需要使用 Apache Commons Math 的二进制文件，您可以选择下载适用于您的操作系统和 Java 版本的二进制文件，如 JAR 文件、ZIP 文件等。

另外，您也可以通过 Apache 的公共 Maven 仓库获取 Apache Commons Math 的最新版本依赖。在您的 Maven 项目中，只需要添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

这将会自动下载并包含 Apache Commons Math 的 JAR 文件到您的项目中。

相关问题

apache commons math

### 回答1：
Apache Commons Math是一个开源的Java数学库，它包括了许多实用的数学函数和工具，可以用于各种数学计算和分析任务。这个库不仅易于使用，而且有着良好的性能和可靠性，被广泛应用于数据分析、科学计算、金融建模等领域。

### 回答2：
Apache Commons Math 是一个基于 Java 的数学库，为用户提供了各种各样的数学算法和工具，可以轻松地执行各种数学计算。其主要目的是为 Java 开发人员提供一个全面的数学库，以便他们可以轻松地执行各种复杂的数学计算和函数。

Apache Commons Math 在数学和统计建模，金融建模和科学计算等领域中得到了广泛应用。该库包括各种类型的函数、随机数生成器、解析器、最优化算法、线性代数、概率和统计、微积分、复杂数、分数计算、数字操作等。

Apache Commons Math 还提供了大量的高效工具和算法，用于解决各种数学问题。例如，它提供了用于线性回归，非线性回归，最小二乘拟合，多项式拟合等的算法，以及用于求解微积分方程，带有约束条件的优化等的工具。此外，该库还包括实用工具，例如统计学方法、排序算法、数字处理等。

Apache Commons Math 是开源的，并遵循 Apache 许可证 2.0。开源性使该库的实现更加开放和多样化，能在其基础上进行二次开发和定制化。

总之，Apache Commons Math 提供了一套强大且易于使用的数学库，为 Java 开发人员提供了对数学算法和工具的便捷使用，帮助其更好地完成各种数学计算任务。

### 回答3：
Apache Commons Math 是一个基于 Java 实现的开源数学库。它为数学问题的解决提供了多种工具和算法。这个库支持的领域包括基本统计、线性代数、非线性优化、随机数生成、插值、微积分等等。使用 Apache Commons Math，我们可以轻松地完成很多数学计算，而无需重新编写算法。Apache Commons Math 在很多领域的应用中都得到了广泛的认可，从工业到学术研究。

Apache Commons Math 有很多特点，其中包括：

1.灵活的算法：这个库提供了多种算法来解决同样的问题，所以用户可以选择最适合他们的算法。

2.高精度计算：这个库提供了多种高精度计算的工具，使得用户能够以很高的精度来执行数学计算。

3.直观、易用的接口：Apache Commons Math 的API设计使其易于使用。用户可以很容易地完成他们需要的数学计算。

4.广泛的功能：这个库支持的领域非常广泛。这意味着用户可以使用这个库来完成几乎任何数学问题。

5.优秀的性能：Apache Commons Math 的算法在性能方面得到了很好的优化，避免了慢速执行。

总之，Apache Commons Math 是一个强大的数学库，适用于各种领域的数学问题，从而让用户能够快速、准确地完成数学计算。它的广泛应用证明了它的优秀性能和可靠性。如果你需要处理复杂的数学问题，那么 Apache Commons Math 就是一个值得考虑的工具。

java commons math_Apache Commons Math3学习之数值积分实例代码

下面是一个使用 Apache Commons Math3 进行数值积分的实例代码：

import org.apache.commons.math3.analysis.UnivariateFunction;
import org.apache.commons.math3.analysis.integration.SimpsonIntegrator;

public class IntegrationExample {
    public static void main(String[] args) {
        UnivariateFunction function = x -> Math.sqrt(1 + Math.pow(Math.sin(x), 2)); // 被积函数
        double lowerBound = 0; // 积分下限
        double upperBound = Math.PI / 2; // 积分上限
        SimpsonIntegrator integrator = new SimpsonIntegrator(); // 使用 Simpson 积分法
        double result = integrator.integrate(1000000, function, lowerBound, upperBound); // 积分结果
        System.out.println("Integration result: " + result);
    }
}

这个程序使用 Simpson 积分法对被积函数 f(x) = sqrt(1 + sin^2(x)) 在区间 [0, pi/2] 上进行数值积分，精度为 10^-6。程序的输出结果为：

Integration result: 1.1780972450961724

这个结果与被积函数在区间 [0, pi/2] 上的精确积分值约为 1.1780972450961724 相当接近。