Гдз по алгебре для 10-11 класса, авторы Колмогоров, Абрамов
Алгебра 10 класс А.Н. Колмогоров
Авторы: А.Н. Колмогоров, А.М. Абрамов, Ю.П. Дудницын
«ГДЗ по алгебре 10-11 класс Колмогоров (Просвещение)» сможет обеспечить всеобъемлющую поддержку выпускникам, на протяжении всего образовательного процесса в старших классах. В этом году ребята активно готовятся к предстоящей сдаче экзаменов по основным и выбранным предметам, вследствие чего у них постоянно не хватает времени, чтобы тщательно выполнить домашнее задание по каждой дисциплине. Хоть математика и является основным предметом школьной программы, многие дети ее недооценивают, отдавая предпочтение подготовке по выбранным для сдачи на ЕГЭ предметам. Школьники все чаще встречаются со следующими проблемами в изучении данного курса:
- Не могут запомнить огромное количество различных формул и правил, которые нужны для решения задач.
- Не хватает времени, как следует потренироваться в выполнении заданий по каждой теме.
- Образуются пробелы в знаниях определенных разделов, так как учитель не может уделить достаточное количество времени каждому ученику.
А, для того, чтобы их успешно преодолеть и овладеть нужной информацией, школьникам нужен грамотно составленный вспомогательный ресурс в виде решебника.
Какую пользу принесет использование ГДЗ по алгебре 10-11 класс Колмогоров
Решебник поможет школьникам заблаговременно подготовиться к предстоящим экзаменам по алгебре, и поможет выгодно сократить время выполнения домашних заданий, что даст возможность в это свободное время подтянуть знания по другим предметам, или заслуженно отдохнуть от учебы. Другие плюсы этого решебника:
- содержит только верные ответы на все задания;
- обеспечит лучшее понимание изучаемой темы;
- простой и понятный интерфейс поиска нужных упражнений по номеру.
Помимо этого, не стоит забывать, учебно-методическое пособие «ГДЗ по алгебре 10-11 класс Колмогоров А. Н., Абрамов А. М., Дудницын Ю. П. (Просвещение)» размещено онлайн на сайте и доступно к просмотру в любое удобное время с компьютера и смартфона. Наши эксперты отобрали несколько сложных разделов в рамках данного учебника, на них стоит обратить особое внимание:
- общий взгляд на тригонометрические функции;
- решение задач и уравнений с радикалами;
- показательные неравенства, легкие и сложные случаи.
Если выпускник хочет, как следует освоить данную дисциплину, и получить оценку «отлично» в итоговый аттестат, рекомендуется изучить эти темы.
▶▷▶ решебник с полным решением по алгебре колмогоров 10-11 класс
▶▷▶ решебник с полным решением по алгебре колмогоров 10-11 класс| Интерфейс | Русский/Английский |
| Тип лицензия | Free |
| Кол-во просмотров | 257 |
| Кол-во загрузок | 132 раз |
| Обновление: | 03-11-2018 |
решебник с полным решением по алгебре колмогоров 10-11 класс — Yahoo Search Results Yahoo Web Search Sign in Mail Go to Mail» data-nosubject=»[No Subject]» data-timestamp=’short’ Help Account Info Yahoo Home Settings Home News Mail Finance Tumblr Weather Sports Messenger Settings Yahoo Search query Web Images Video News Local Answers Shopping Recipes Sports Finance Dictionary More Anytime Past day Past week Past month Anytime Get beautiful photos on every new browser window Download ГДЗ решебник по алгебре 10-11 класс Колмогоров gdzputinaco 10 класс Алгебра Здесь представлены ответы к учебнику (задачи на повторение) по алгебре 10-11 класс Колмогоров Абрамов Дудницын ГДЗ Решебник Алгебра 10‐11 класс АН Колмогоров gdzwork Алгебра ГДЗ Алгебра 10‐11 класс , онлайн решебник , ответы на домашние задания к учебнику АН Колмогоров Решебник по алгебре Колмогоров 10-11 класс reshakru/reshebniki/algebra/10/kolmogorov 10-11 / Cached Можно просто немного схитрить и воспользоваться полным сборником ГДЗ по учебнику Колмогорова для 10-11 классов, который представлен на сайте reshakru Решебник и ГДЗ по Алгебре — 9 | 10 | 11 gdz-putinanet/algebra Cached за 7,8,9 класс Макарычев около 5500 решенных задач за 7,8,9, 10,11 класс Мордкович около 8200 решенных задач Гдз по алгебре 10-11 класс Колмогоров gdzputinaru Алгебра Подробные решебник и гдз к учебнику алгебры 10-11 класс , авторов АН Колмогоров , АМ Абрамов, ЮП Дудницын на 2015 — 2016 учебный год Решебник (ГДЗ) по алгебре 10-11 класс Колмогоров 2014 reshebacom/gdz/algebra/ 11 -klass/kolmogorov Cached Подробный решебник по алгебре к учебнику 10-11 класса, авторов АН Колмогоров , АМ Абрамов, Ю ГДЗ (решебник) по алгебре 10-11 класс Мордкович задачник reshatorru/ 11 -klass/algebra/mordkovich Cached Здесь в бесплатном доступе выложен решебник по алгебре за 10-11 класс Мордкович, которым легко и удобно пользоваться Решебник по алгебре 11 класс Мордкович gdzclubru Алгебра 11 класс Решебник по алгебре для 11 класса Мордковича является настоящим спасителем в такой ситуации С его помощью вы найдете нужное решение, выбрав соответствующий номер упражнения Решебники по алгебре 11 класс — reshakru reshakru/tag/11klass_alghtml Cached На данной странице представлены решебники по алгебре за весь школьный курс 11 класса Решебники включают в себя решение задач, как повышенной сложности, так и самые простые Решебник по Алгебре 10‐11 класс задачник АГ Мордкович zoobrilkaorg Алгебра Авторы: АГ Мордкович Подробные решения к задачнику по алгебре для учащихся 10 и 11 класс автора Мордкович АГ и др, — 6-11 издание, Москва: Мнемозина 2011 год Promotional Results For You Free Download | Mozilla Firefox ® Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster, smarter, easier way to browse the web and all of Yahoo 1 2 3 4 5 Next 4,920 results Settings Help Suggestions Privacy (Updated) Terms (Updated) Advertise About ads About this page Powered by Bing™
- что такое знание иностранного языка даже на уровне 8 класса дает возможность в дальнейшем не только достаточно комфортно путешествовать
- что такое знание иностранного языка даже на уровне 8 класса дает возможность в дальнейшем не только достаточно комфортно путешествовать
- в нем содержится полные и подробные ответы на задания и перевод текста Теперь уроки стало выполнять легче благодаря этому пособию И если вы изучаете по учебнику Биболетова и Трубанева в 9 класс
Морозова АН издательство: Титул Скрыть 8 Решебник и ГДЗ по Английскому языку за 9 класс Enjoy gdz-putinanet › 9-klass-anglijskij-yazyk-biboletova Сохранённая копия Показать ещё с сайта Пожаловаться Информация о сайте ГДЗ Английский язык 9 класс МЗ Биболетова ГДЗ по Английскому языку 9 класс Стоит отметить тот факт
Бабушис ЕЕ
- АМ Абрамов
- Москва: Мнемозина 2011 год Promotional Results For You Free Download | Mozilla Firefox ® Web Browser wwwmozillaorg Download Firefox — the faster
- который представлен на сайте reshakru Решебник и ГДЗ по Алгебре — 9 | 10 | 11 gdz-putinanet/algebra Cached за 7
ГДЗ По Алгебре Класс Колмогоров – Telegraph
➡➡➡ ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ!
ГДЗ По Алгебре Класс Колмогоров
Считаете алгебру бесполезной наукой? Ваше право! Но всё же не стоит в старших классах совсем забрасывать сей «замечательный» школьный Это совершенно бесплатно; регистрация и отправка СМС также не требуются .
Просто пользуйтесь сборником «ГДЗ Колмогоров 10-11 . .
А .Н . Колмогоров , А .М . Абрамов, Ю .П . Дудницын . Решебник (ГДЗ ) по Алгебре за 10‐11 (десятый‐одиннадцатый) класс авторы: Колмогоров, Абрамов, Дудницын издательство Просвещение, год .
Что же такое ГДЗ Колмогорова по алгебре за 10-11 класс и как ими пользоваться . Данное пособие включает в себя правильные ответы ко всем упражнениям, включая не только задачи, но вопросы на повторение и задания повышенной сложности .
Онлайн-решебник по алгебре для 10, 11 класса под авторством А .Н . Колмогорова А .М . Абрамова и Ю .П . Дудницына – проверено эффективностью применения в школах и разных уровней и лицеях, а также временем, поскольку этот материал используется уже более 10 лет .
Гдз по алгебре 10-11 класс Колмогоров . Тип: Учебник . Авторы: А .Н . Колмогоров , А .М . Абрамов, Ю .П . Дудницын . Издательство: Просвещение . Хотите быстрее и лучше всех решать уравнения и строить графики на алгебре? Откройте решебники на сайте с подсказками и .
.
«ГДЗ по алгебре 10-11 класс Колмогоров» написан с таким расчетом, чтобы дать предельно доступную информацию для любого ученика . Максимально подробные комментарии еще больше облегчают процесс обучения . Зачем использовать решебник .
Убедись в правильности решения задачи вместе с ГДЗ по Алгебре за 10‐11 класс А .Н . Колмогоров, А .М . Абрамов, Ю .П . Дудницын . Ответы сделаны к книге года от Просвещение .
В «Алгебра 10-11 класс Учебник Колмогоров , Абрамов, Дудницын Просвещение» ученики могут подробно познакомиться с образцами выполнения задач повышенной сложности, которые может попасться на приближающихся экзаменах . Для чего нужны ГДЗ .
Решебник по алгебре за 10 класс авторы Колмогоров издательство Просвещение . ГДЗ > Алгебра > 10 класс > Алгебра 10 класс .
Здесь вы можете посмотреть онлайн Готовые Домашние Задания (ГДЗ ) к учебнику Алгебра и начала анализа 10-11 класс . Колмогоров А .Н .
Алгебра / 10 класс / Колмогоров Решебник .
ГДЗ «Домашняя работа по алгебре за 10 класс » под авторством Мымрина В . В ., изданный в Москва в году издательством «Экзамен», содержит все ответы на упражнения к учебнику «Алгебра и начала математического анализа» Колмогорова А . Н .
В помощь родителям на сайте находятся ГДЗ по Алгебре 10 класс Колмогоров , Абрамов, Дудницын, а также готовые домашние задания по другим предметам .
Колмогоров . 1999 ГДЗ по алгебре 10 класс Колмогоров 1999 г (немного подходит к 2001-2002 г) онлайн . Блок рекомендуемого контента .
Готовые Домашние Задания . Решебник по Алгебре 10-11 классы . А .Н . Колмогоров .
Считаете алгебру бесполезной наукой? Ваше право! Но всё же не стоит в старших классах совсем забрасывать сей «замечательный» школьный Это совершенно бесплатно; регистрация и отправка СМС также не требуются . Просто пользуйтесь сборником «ГДЗ Колмогоров 10-11 . .
А .Н . Колмогоров , А .М . Абрамов, Ю .П . Дудницын . Решебник (ГДЗ ) по Алгебре за 10‐11 (десятый‐одиннадцатый) класс авторы: Колмогоров, Абрамов, Дудницын издательство Просвещение, год .
Что же такое ГДЗ Колмогорова по алгебре за 10-11 класс и как ими пользоваться . Данное пособие включает в себя правильные ответы ко всем упражнениям, включая не только задачи, но вопросы на повторение и задания повышенной сложности .
Онлайн-решебник по алгебре для 10, 11 класса под авторством А .Н . Колмогорова А .М . Абрамова и Ю .П . Дудницына – проверено эффективностью применения в школах и разных уровней и лицеях, а также временем, поскольку этот материал используется уже более 10 лет .
Гдз по алгебре 10-11 класс Колмогоров . Тип: Учебник . Авторы: А .Н . Колмогоров , А .М . Абрамов, Ю .П . Дудницын . Издательство: Просвещение . Хотите быстрее и лучше всех решать уравнения и строить графики на алгебре? Откройте решебники на сайте с подсказками и . .
«ГДЗ по алгебре 10-11 класс Колмогоров» написан с таким расчетом, чтобы дать предельно доступную информацию для любого ученика . Максимально подробные комментарии еще больше облегчают процесс обучения . Зачем использовать решебник .
Убедись в правильности решения задачи вместе с ГДЗ по Алгебре за 10‐11 класс А .Н . Колмогоров, А .М . Абрамов, Ю .П . Дудницын . Ответы сделаны к книге года от Просвещение .
В «Алгебра 10-11 класс Учебник Колмогоров , Абрамов, Дудницын Просвещение» ученики могут подробно познакомиться с образцами выполнения задач повышенной сложности, которые может попасться на приближающихся экзаменах . Для чего нужны ГДЗ .
Решебник по алгебре за 10 класс авторы Колмогоров издательство Просвещение . ГДЗ > Алгебра > 10 класс > Алгебра 10 класс .
Здесь вы можете посмотреть онлайн Готовые Домашние Задания (ГДЗ ) к учебнику Алгебра и начала анализа 10-11 класс . Колмогоров А .Н .
Алгебра / 10 класс / Колмогоров Решебник .
ГДЗ «Домашняя работа по алгебре за 10 класс » под авторством Мымрина В . В ., изданный в Москва в году издательством «Экзамен», содержит все ответы на упражнения к учебнику «Алгебра и начала математического анализа» Колмогорова А . Н .
В помощь родителям на сайте находятся ГДЗ по Алгебре 10 класс Колмогоров , Абрамов, Дудницын, а также готовые домашние задания по другим предметам .
Колмогоров . 1999 ГДЗ по алгебре 10 класс Колмогоров 1999 г (немного подходит к 2001-2002 г) онлайн . Блок рекомендуемого контента .
Готовые Домашние Задания . Решебник по Алгебре 10-11 классы . А .Н . Колмогоров .
ГДЗ От Путина 8 Класс Задачник
ГДЗ Математика 1 Класс Стр 7
Истомина Математика 2 Класс 1 Часть ГДЗ
ГДЗ По Английскому 6 Автор Ваулина
Спотинглиш 6 Класс Учебник ГДЗ
ГДЗ По Литературе 7 Класс Ерохина
ГДЗ 3 Класс По Математике Номер 10
ГДЗ По Русскому 9т Класс Пичугов
ГДЗ Химия 9 Класс Рудзитис Фельдман 2020
Физика Гольдфарб Задачник 10 11 Классы ГДЗ
ГДЗ 6 Рейнбоу 1 Часть
ГДЗ Английский 2 Класс Spotlight Учебник
ГДЗ По Русс 6 Класс Никольский
ГДЗ Контурная 9 Класс Дрофа
ГДЗ По Математике 3 Демидова 1
ГДЗ По Русскому Языку 5 Класс Леканта
Виленкин 6 Класс ГДЗ Андрей Андреевич
ГДЗ По Рус Яз 6кл Рыбченкова
ГДЗ По Литературному Чтению 5 Класс Коровина
ГДЗ По Английскому Языку 9 Старлайт Учебник
Решебник 2 Класс Школа России
Решебник По Геометрии 10 2020 Год
ГДЗ 6 Класс Дули
Фото Решебник По Математике 7 Класс
ГДЗ По Русскому 6 Класс Ладыженская 2015
Английский Звездный Английский Четвертый Класс Решебник
Мордкович 7 Класс ГДЗ Задачник 2020
ГДЗ По Английскому Языку Страница 28
ГДЗ По Гк Геометрии 7 9 Погорелов
ГДЗ По Литературному Чтению Ефросинина Четвертый Класс
ГДЗ Решебник 6 Класс Русский Язык Ладыженская
Арифметика 5 Класс Никольский Решебник Ответы
ГДЗ По Ал 7 Класс Мерзляк
Класс Макарычев Учебник Решебник
ГДЗ По Русскому Языку 5 Класс Быкова
ГДЗ По Математике 5 Класс Номер 103
Решебник Информатика 2 Класс Горячев Ответы
ГДЗ Английский Язык 5 Starlight Учебник
ГДЗ 4 Класс Русский Кузьменко
ГДЗ По Английскому Языку Афанасьева Михеева Баранов
ГДЗ По Английскому Скачать Бесплатно
ГДЗ 5 Класс По Учебнику Александровой
ГДЗ По Географии 7 Климанов
Мега Решебник По Математике 5 Класс
Матиматика 4 Кпасс Моро Лишенко ГДЗ
ГДЗ По Математике Пятый Класс Жохов
ГДЗ По Истории 7 Искендерова Учебник
Решебник По Английскому Языку Студент
ГДЗ Кауфман 8 Класс Рабочая Тетрадь
ГДЗ По Испанскому Языку 6 Класс
ГДЗ Алгебра 8 Самостоятельные Работы
ГДЗ Чтение 1 Класс Перспектива
Гдз По Русскому 10 Класс Гольцова Шамшин
Тер Минасова 7 Гдз
ГДЗ По Алгебре 8 Класс Кузнецов
ГДЗ по алгебре 10-11 класс Колмогоров, с решением на нашем сайте
Автор: Колмогоров
Год издания: 2012
Классы: 11
Число скачиваний: 890
ГДЗ «Домашняя работа по алгебре за 10 класс» под авторством Мымрина В. В., изданный в Москва в 2012 году издательством «Экзамен», содержит все ответы на упражнения к учебнику «Алгебра и начала математического анализа» Колмогорова А. Н.
В данном сборнике ГДЗ к учебнику Колмогорова за 10-11 классы Вы сможете найти не только правильные ответы к упражнениям учебника, но и подробное описание всех способов решения каждого из заданий. Сборник ориентирован не только на учеников, но также и на родителей, которые смогут не только проконтролировать правильность решения того или иного упражнения, а в случае необходимости – помочь своим детям в выполнении домашней работы. Он не только позволяет каждому качественно подготовиться к уроку, контрольной или самостоятельной работе, но и постоянно проверять уровень своих знаний. Для успешной учебы и отличного усвоения знаний, эти готовые домашние задания должны быть у каждого десятиклассника.
Колмогоров, алгебра 10-11 класс
Сам учебник «Алгебра и начала математического анализа», составленный Колмогоровым Алексеем Николаевичем, рекомендован Министерством образования и науки Российской Федерации и предназначен для общеобразовательных учреждений и учеников 10-11 классов. Он дает базовые знание по курсу «Алгебра» для учеников 10 класса, а также позволяет закрепить на практике полученные знания.
ГДЗ к учебнику Колмогорова позволяет в несколько раз облегчить жизнь любому ученику, а также его родителям. Ведь правильно сделанное домашнее задание, контрольная либо самостоятельная работа – залог успеха для получения высшей отметки по алгебре.
Изучение алгебры является одной из важнейших задач всего курса средней школы, и учебник по алгебре для учеников 10 класса под авторством Колмогорова позволяет усваивать материал намного проще, чем это могло показаться не первый раз.
Гдз 11 клас по алгебре колмогорова
Скачать гдз 11 клас по алгебре колмогорова txt
Готовые домашние задания. Решебники (ГДЗ). Методика и практика. Исследовательские работы. Учебники по алгебре 11 класс скачать в pdf бесплатно. 1. 2. Алгебра и начала математического анализа. Учебник для кл — Колмогоров А.Н. и др. cкачать в PDF. Алгебра и начала математического анализа. Учебник для кл — Колмогоров А.Н. и др. cкачать в PDF. Алгебра и начала математического анализа.
11 класс (профильный уровень) — Колягин Ю.М. и др. cкачать в PDF. Алгебра и начала математического анализа. 11 класс (профильный уровень) — Колягин Ю.М. и др. cкачать в PDF. Алгебра и начала математического анализа. «Алгебра класс» — учебное пособие автора Колмагорова А.Н., включающее в себя как основной школьный курс алгебры класса (тригонометрические, показательные и логарифмические функции), так и дополнительный раздел – начало математического анализа.
Это область математики, сформировавшаяся в 18 веке, состоящая из двух частей: дифференциальное и интегральное исчисления. В этом случае советуют использовать пособие алгебра Колмогоров 10 11 гдз, хотя и с его помощью иногда не просто разобраться во всем материале.
Поэтому учебник больше предназначен для комплексной работы в классе и дома, либо для работы с репетитором. Сочинения по русской литературе, школьные сочинения, готовые домашние задания, гдз, решебники, русская литература, все для школьника, абитуриенту, биографии писателей, биографии поэтов, афоризмы.f ‘ ‘•, УДК Л[ + ББК я72 А45 ] Авторы: А.
II. Колмогоров, А. М. Абрамов, Ю. П. Дудницын, Б. М. Ивлев, С. И. Шварцбурд На учебник получены положительные заключения Российской академии наук (№ /15 от ) и Российской академии образования (№ /5/7д от. Готовые Домашние Задания. Решебник по Алгебре классы. А.Н. Колмогоров.
А.Н. Колмогоров, А.М. Абрамов, Ю.П. Дудницын. Решебник (ГДЗ) по Алгебре за 10‐11 (десятый‐одиннадцатый) класс авторы: Колмогоров, Абрамов, Дудницын издательство Просвещение, год. Новые и подробные решебники и гдз по алгебре за 10‐11 класс. Авторы: А.Н. Колмогоров, А.М. Абрамов, Ю.П. Дудницын. Издательство: Просвещение. С удобным интерфейсом от Путина орг. Авторы: А.Н. Колмогоров, А.М. Абрамов, Ю.П. Дудницын. Издательство: Просвещение Новые и подробные решебники и гдз по алгебре за 10‐11 класс.
Авторы: А.Н. Колмогоров, А.М. Абрамов, Ю.П. Дудницын. Издательство: Просвещение. С удобным интерфейсом от Путина орг. ГДЗ к дидактическим материалам по алгебре для 10 класса Ивлев можно скачать здесь. ГДЗ к учебнику по алгебре класс Алимов можно скачать здесь. Готовое домашнее задание по алгебре 11 класс Колмогоров, решение всех заданий из учебника Колмогорова онлайн с удобным поиском решения.
В ГДЗ и решебниках по алгебре для 11 классов находятся подробные и точные пояснения сложных вычислений и примеров mk-rap.ru ГДЗ (решебник) Алгебра и начала математического анализа 10 Дополнительный материал теоретического характера содержится в некоторых пунктах учебника, он выделен специальными значками. mk-rap.ru 11 класс ответы (ГДЗ) Алгебра (А.Н. Колмогоров, А.М.
Абрамов.
djvu, fb2, EPUB, docПохожее:
ГДЗ — готовые домашние задания. Алгебра и начала анализа. 10-11 класс. Колмогоров
Скачать бесплатно ГДЗ — готовые домашние задания, домашнюю работу, решебник к учебнику «Алгебра и начала анализа. 10-11 класс.», Колмогоров А.Н.
Домашняя работа по алгебре и началам анализа за 10 и 11 класс к учебнику «Алгебра и начала анализа. 10-11 класс» под ред. А.Н. Колмогорова,
М.: «Просвещение», 2001, 2002 гг.
Подробный разбор заданий из учебника по алгебре и началам анализа авторов А.Н. Колмогорова и др. для 10-11 классов. — М.: ВАКО, 2008. — 288 с.
Пособие содержит профессиональный подробный разбор заданий из учебника по Алгебре и началам анализа авторов Л.Н. Колмогорова и др. для 10-11 классов. Приводятся также алгоритмы решения типовых задач. Ответы и решения разбиты по тематическим разделам в соответствии с логикой учебника. Автор пособия кандидат физико-математических наук, преподаватель с 25-легним стажем педагогической деятельности.
Примечание: Два варианта. Ответы и решения — вместе 10 и 11 кл. И домашняя работа — отдельно 10 и 11 кл. Разные авторы, решения и пояснения. Надо смотреть оба варианта!
Ссылки найденные в сети:
Формат: Ответы и решения — «Подробный разбор… 10 и 11класс» 2008, 288с. ( №1-575 и Повторение №1-276 )
Размер: 7,08 Мб Скачать: Народ. Диск
Формат: pdf / zip — 10-й класс — решения заданий № 1-325. (Домашняя работа, 2001г.)
Размер: 1,61 Мб Скачать: Народ. Диск
Формат: pdf / zip — 11-й класс — решения заданий № 326-580 и гл. V — Задачи на повторение № 1-281. (Домашняя работа, 2002г.)
Размер: 3,4 Мб Скачать: Народ. Диск
Купить книгу: ГДЗ — готовые домашние задания. Алгебра и начала анализа. 10-11 класс. Колмогоров А.Н.
ОГЛАВЛЕНИЕ (к Ответам и решениям, 2008)
Глава I. ТРИГОНОМЕТРИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ
§ 1. Тригонометрические функции числового аргумента 4
§ 2. Основные свойства функций 12
§ 3. Решение тригонометрических уравнений и неравенств 36
Глава II. ПРОИЗВОДНАЯ И ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ
§ 4. Производная 54
§ 5. Применения непрерывности и производной 69
§ 6. Применения производной к исследованию функций 80
Глава III. ПЕРВООБРАЗНАЯ И ИНТЕГРАЛ
§ 7. Первообразная 98
§ 8. Интеграл 107
Глава IV. ПОКАЗАТЕЛЬНАЯ И ЛОГАРИФМИЧЕСКАЯ ФУНКЦИИ
§ 9. Обобщение понятия степени 117
§ 10. Показательная и логарифмическая функции 131
§ 11. Производная показательной и логарифмической функции 156
Глава V. ЗАДАЧИ НА ПОВТОРЕНИЕ
§ 1. Действительные числа 165
§ 2. Тождественные преобразования 173
§ 3. Функции 184
§ 4. Уравнения, неравенства, системы уравнений и неравенств 198
§ 5. Производная, первообразная, интеграл и их применения 221
Глава VI. ЗАДАЧИ ПОВЫШЕННОЙ ТРУДНОСТИ
§ 1. Числа и преобразования выражений 232
§ 2. Элементарные функции и их свойства 241
§ 3. Уравнения, неравенства и системы 253
§ 4. Начала анализа 275
броуновских листов и емкость JSTOR
АбстрактныйОсновная цель этой статьи — представить явную оценку вероятностей попадания в броуновский лист. В качестве приложений мы определяем скорости ухода броуновского листа, а также получаем эквивалентность локального пересечения между броуновским листом и аддитивным броуновским движением. Другие приложения относятся к квазиопределенным свойствам в винеровском пространстве.
Информация о журналеЦелью «Анналов вероятностей» является публикация вкладов в теорию вероятностей и статистики и их приложения.Акцент делается на важности и интересе; Одной формальной новизны и математической корректности недостаточно. Также уместны авторитетные пояснительные статьи и обзоры активно развивающихся территорий. Все статьи рецензируются.
Информация об издателеЦелью Института математической статистики (IMS) является содействие развитие и распространение теории и приложений статистики и вероятность. Институт сформирован на встрече заинтересованных лиц. 12 сентября 1935 года в Анн-Арборе, штат Мичиган, вследствие чувства что теория статистики будет продвинута с образованием организации тех, кто особенно интересуется математическими аспектами предмета.Летопись статистики и Анналы вероятности (которые заменяют «Анналы математической статистики»), Статистические Наука и Анналы прикладной вероятности — это научные журналы института. Они и Бюллетень IMS включают официальные журналы института. Институт имеет индивидуальное и организационное членство. Сборы оплачиваются ежегодно и включают подписку на информационный бюллетень организации, Бюллетень IMS. Участники также получают приоритетные цены на все другие публикации IMS.
Алгебраическая геометрия — Джеймс Милн
/algebraic-geometry-james-milne/55″ title=»CHAPTER 3 Affine Algebraic Varietie»> ГЛАВА 3 Аффинно-алгебраическое разнообразие
/algebraic-geometry-james-milne/59″ title=»The ringed space structure on an al»> Окруженная пространственная структура на al
/algebraic-geometry-james-milne/63″ title=»Explicit description of morphisms o»> Явное описание морфизмов o
/algebraic-geometry-james-milne/67″ title=»PROOF. (a) Let f 2 A. If the image «> ДОКАЗАТЕЛЬСТВО.(a) Пусть f 2 A. Если изображение
/algebraic-geometry-james-milne/72″ title=»72 4. ALGEBRAIC VARIETIES An open s»> 72 4. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ РАЗНООБРАЗИЯ Открытые s
/algebraic-geometry-james-milne/76″ title=»76 4. ALGEBRAIC VARIETIES Applicati»> 76 4. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ РАЗНООБРАЗИЯ Приложения
/algebraic-geometry-james-milne/80″ title=»80 4. ALGEBRAIC VARIETIES PROOF. If»> 80 4. Доказательство алгебраических разнообразий. Если
/algebraic-geometry-james-milne/84″ title=»84 4. ALGEBRAIC VARIETIES Fibred pr»> 84 4. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ РАЗНООБРАЗИЯ Fibred pr
/algebraic-geometry-james-milne/88″ title=»88 4. ALGEBRAIC VARIETIES commutes.»> 88 4. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ РАЗНООБРАЗИЯ
/algebraic-geometry-james-milne/92″ title=»92 5. LOCAL STUDY We regard TP .V /»> 92 5. МЕСТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ Мы рассматриваем TP .V /
/algebraic-geometry-james-milne/96″ title=»96 5. LOCAL STUDY and so a is nonsi»> 96 5.МЕСТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ и т. Д.
/algebraic-geometry-james-milne/100″ title=»100 5. LOCAL STUDY LEMMA 5.12. Let «> 100 5. ЛЕММА МЕСТНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 5.12. Пусть
/algebraic-geometry-james-milne/104″ title=»104 5. LOCAL STUDY Sketch of proof «> 104 5. МЕСТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ Эскиз доказательства
/algebraic-geometry-james-milne/108″ title=»108 5. LOCAL STUDY PROOF. Certainly»> 108 5. МЕСТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО.Безусловно.
/algebraic-geometry-james-milne/112″ title=»112 5. LOCAL STUDY PROPOSITION 5.40″> 112 5. ПРЕДЛОЖЕНИЕ ПО ЛОКАЛЬНОМУ ИССЛЕДОВАНИЮ 5.40
/algebraic-geometry-james-milne/117″ title=»Algebraic subsets of P n 117 set of»> Алгебраические подмножества набора P n 117 из
/algebraic-geometry-james-milne/121″ title=»P n is an algebraic variety 121 It «> P n — алгебраическое разнообразие 121 It
/algebraic-geometry-james-milne/125″ title=»Examples of regular maps of project»> Примеры регулярных карт проекта
/algebraic-geometry-james-milne/129″ title=»Examples of regular maps of project»> Примеры регулярных карт проекта
/algebraic-geometry-james-milne/133″ title=»LEMMA 6.32. Let w be a nonzero d-ve»> ЛЕММА 6.32. Пусть w будет отличным от нуля d-ve.
/algebraic-geometry-james-milne/137″ title=»Throughout this chapter, k is an al»> На протяжении всей этой главы k является al
/algebraic-geometry-james-milne/141″ title=»Elimination theory 141 Let P D s0X «> Теория исключения 141 Пусть PD s0X
/algebraic-geometry-james-milne/145″ title=»Throughout this chapter, k is an al»> На протяжении всей этой главы k является al
/algebraic-geometry-james-milne/149″ title=»Noether Normalization Theorem 149 T»> Теорема Нормализации Нётер 149 T
/algebraic-geometry-james-milne/153″ title=»PROOF. Let T be a variety, and cons»> ДОКАЗАТЕЛЬСТВО.Пусть T — многообразие, и cons. Pro
/algebraic-geometry-james-milne/163″ title=»Projective varieties 163 PROPOSITIO»> Проективные разновидности 163 ПРЕДЛОЖЕНИЕ
/algebraic-geometry-james-milne/168″ title=»168 10. REGULAR MAPS AND THEIR FIBR»> 168 10.ОБЫЧНЫЕ КАРТЫ И ИХ FIBR
/algebraic-geometry-james-milne/172″ title=»172 10. REGULAR MAPS AND THEIR FIBR»> 172 10. ОБЫЧНЫЕ КАРТЫ И ИХ FIBR
/algebraic-geometry-james-milne/176″ title=»176 10. REGULAR MAPS AND THEIR FIBR»> 176 10. ОБЫЧНЫЕ КАРТЫ И ИХ FIBR
/algebraic-geometry-james-milne/180″ title=»180 10. REGULAR MAPS AND THEIR FIBR»> 180 10. ОБЫЧНЫЕ КАРТЫ И ИХ FIBR
/algebraic-geometry-james-milne/184″ title=»184 11. ALGEBRAIC SPACES; GEOMETRY «> 184 11. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ ПРОСТРАНСТВА; ГЕОМЕТРИЯ
/algebraic-geometry-james-milne/188″ title=»188 11. ALGEBRAIC SPACES; GEOMETRY «> 188 11. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ ПРОСТРАНСТВА; ГЕОМЕТРИЯ
/algebraic-geometry-james-milne/192″ title=»192 11. ALGEBRAIC SPACES; GEOMETRY «> 192 11. АЛГЕБРАИЧЕСКИЕ ПРОСТРАНСТВА; ГЕОМЕТРИЯ
/algebraic-geometry-james-milne/196″ title=»196 12. DIVISORS AND INTERSECTION T»> 196 12.РАЗДЕЛИТЕЛИ И ПЕРЕСЕЧЕНИЕ T
/algebraic-geometry-james-milne/200″ title=»200 12. DIVISORS AND INTERSECTION T»> 200 12. РАЗДЕЛИТЕЛИ И ПЕРЕСЕЧЕНИЕ T
/algebraic-geometry-james-milne/205″ title=»Invertible sheaves. 205 for all ope»>. 205 для всех ope
/algebraic-geometry-james-milne/209″ title=»Principal bundles To be added. Prin»> Основные комплекты Подлежит добавлению.Prin
/algebraic-geometry-james-milne/215″ title=»CHAPTER 15 Algebraic Varieties over»> ГЛАВА 15 Алгебраические разновидности более
/algebraic-geometry-james-milne/220″ title=»220 16. DESCENT THEORY (a) ˝ is a «> 220 16. ТЕОРИЯ СПУСКА (a) ˝ — это
/algebraic-geometry-james-milne/224″ title=»224 16. DESCENT THEORY Then ˝Œ «> 224 16. Теория спуска. Тогда ˝Œ
/algebraic-geometry-james-milne/228″ title=»228 16. DESCENT THEORY Galois desce»> 228 16. ТЕОРИЯ СПУСКА Спуск Галуа
/algebraic-geometry-james-milne/232″ title=»232 16. DESCENT THEORY PROOF. Accor»> 232 16. СПУСК ТЕОРИЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО. Accor
/algebraic-geometry-james-milne/236″ title=»236 16. DESCENT THEORY Faithfully f»> 236 16. Теория спуска точно f
/algebraic-geometry-james-milne/240″ title=»240 17. LEFSCHETZ PENCILS (OUTLINE)»> 240 17. КАРАНДАШИ ЛЕФШЕЦА (ОБЗОР)
/algebraic-geometry-james-milne/246″ title=»246 A. SOLUTIONS TO THE EXERCISES 3″> 246 A. РЕШЕНИЯ К УПРАЖНЕНИЯМ 3
/algebraic-geometry-james-milne/250″ title=»250 A. SOLUTIONS TO THE EXERCISES a»> 250 A. РЕШЕНИЯ К УПРАЖНЕНИЯМ a
/algebraic-geometry-james-milne/255″ title=»Hodge, W., and Pedoe, D., Methods o»> Ходж В.и Педо, Д., Методы o
/algebraic-geometry-james-milne/260″ title=»260 INDEX normal, 105, 195 projecti»> 260 ИНДЕКС нормальный, 105, 195 проектов
% PDF-1.4 % 1714 0 объект > эндобдж xref 1714 237 0000000016 00000 н. 0000005123 00000 н. 0000005366 00000 н. 0000008528 00000 н. 0000008681 00000 н. 0000009369 00000 п. 0000010529 00000 п. 0000010555 00000 п. 0000010686 00000 п. 0000010710 00000 п. 0000013922 00000 п. 0000015190 00000 п. 0000022866 00000 п. 0000022892 00000 п. 0000023920 00000 п. 0000024220 00000 п. 0000063337 00000 п. 0000063364 00000 п. 0000063391 00000 п. 0000064358 00000 п. 0000065224 00000 п. 0000065532 00000 п. 0000089525 00000 п. 0000089552 00000 п. 0000089579 00000 п. 00000
00000 н. 00005
) cP
, 6UtfT; Ѳ ш.»S0 \ ț & sy: R! BiӇwЇw_} S» i ԣ C \ 1 # ‘PPv / HhPIQ6Ѫ> $ BOB ~ jA ߊ sRsI ‘/ Fzh } Aɒ.O ꍾ UvJ>% + 8-UM (EH} W҄X4!} 2 «X & 7UA i \ : «- JEnл / d .e»% mw $ 9_zʠHtS ޓ qM] um2FKm @ ćKfpDppJ @ конечный поток эндобдж 1950 0 объект 960 эндобдж 1717 0 объект > эндобдж 1718 0 объект > / XObject> >> эндобдж 1719 0 объект > ручей xWKn # 7p-eilb,
| Название | Описание |
|---|---|
| a4Core | Базовый пакет для автоматизированного анализа массивов Affymetrix |
| a4Preproc | Пакет предварительной обработки для автоматизированного анализа массива Affymetrix |
| абинд | Объединить многомерные массивы |
| acepack | ACE и AVAS для выбора множественных регрессионных преобразований |
| адабаг | Применяет мультиклассовый AdaBoost.M1 |
| адажио | Процедуры дискретной и глобальной оптимизации |
| ade4 | Анализ экологических данных: исследовательские и евклидовы методы в науках об окружающей среде |
| adegenet | Исследовательский анализ генетических и геномных данных |
| Приверженец | Соблюдение режима приема лекарств |
| орехи | Отбор проб MCMC без разворота для моделей ADMB и TMB |
| affxparser | SDK для анализа файлов Affymetrix |
| affy | Методы для массивов аффиметричных олигонуклеотидов |
| affyio | Инструменты для анализа файлов данных Affymetrix |
| affyPLM | Методы подбора моделей на уровне зонда |
| AGH матрица | Матрицы родства для диплоидных и автополиплоидных видов |
| Agricolae | Статистические процедуры для сельскохозяйственных исследований |
| акима | Интерполяция нерегулярных и регулярных данных |
| ALDEx2 | Анализ дифференциальной численности с учетом вариации выборки |
| AlgDesign | Алгоритмический экспериментальный план |
| Амп | Другой пакет многомерного анализа |
| Амелия | Программа для недостающих данных |
| анимация | Галерея анимаций в статистике и утилиты для создания анимаций |
| аннаффи | Инструменты аннотации для биологических метаданных Affymetrix |
| аннотировать | Аннотация к микрочипам |
| АннотацияDbi | Интерфейс базы данных аннотаций |
| AnnotationFilter | Средства для фильтрации аннотационных ресурсов биопроводников |
| AnnotationHub | Клиент для доступа к ресурсам AnnotationHub |
| annotSnpStats | Аннотированные объекты SnpMatrix |
| кластер | Кластеризация распространения сродства |
| обезьяна | Анализы филогенетики и эволюции |
| рычаг | Анализ данных с использованием регрессии и многоуровневых / иерархических моделей |
| аромат.свет | Облегченные методы нормализации и визуализации данных микромассивов с использованием только базовых типов данных R |
| arrayQualityMetrics | Отчет о показателях качества для наборов данных микрочипов |
| напористый | Читаемые функции проверки для обеспечения целостности кода |
| assertive.base | Легкое ядро «напористого» пакета |
| assertive.code | Утверждения для проверки свойств кода |
| напористый.данные | Утверждения для проверки свойств данных |
| assertive.data.uk | Утверждения для проверки свойств строк |
| assertive.data.us | Утверждения для проверки свойств строк |
| assertive.datetimes | Утверждения для проверки свойств даты и времени |
| assertive.files | Утверждения для проверки свойств файлов |
| напористый.матрицы | Утверждения для проверки свойств матриц |
| напористые. Модели | Утверждения для проверки свойств моделей |
| настр. Номера | Утверждения для проверки свойств чисел |
| assertive.properties | Утверждения для проверки свойств переменных |
| напористое. Отражение | Утверждения для проверки состояния R |
| напористый.наборы | Утверждения для проверки свойств наборов |
| assertive.strings | Утверждения для проверки свойств строк |
| assertive.types | Утверждения для проверки типов переменных |
| утверждают, что | Easy Pre и Post Assertions |
| автокарта | Пакет автоматической интерполяции |
| backports | Реализации функций, введенных с R-3.0,0 |
| бальное платье | Гибкий |
| BAMMtools | Анализ и визуализация макроэволюционной динамики на филогенетических деревьях |
| base64 | Кодер и декодер Base64|
| base64enc | Инструменты для кодирования base64 |
| базовый уровень | Базовая коррекция спектров |
| байес | Байесовский вывод для маркетинга / микроэконометрики |
| байесовский участок | Построение байесовских моделей |
| базар | Разные базовые функции |
| BB | Решение и оптимизация крупномасштабных нелинейных систем |
| bbmle | Инструменты для общей оценки максимального правдоподобия |
| bdsmatrix | Подпрограммы для блочно-диагональных симметричных матриц |
| шарик | Оценка качества и низкоуровневый анализ данных Illumina BeadArray |
| BeadDataPackR | Сжатие данных Illumina BeadArray |
| beanplot | Визуализация через Beanplots (например, Boxplot / Stripchart / Violin Plot) |
| BEDMatrix | Извлечение генотипов из PLINK.кровать файл |
| bestglm | Лучшее подмножество утилит GLM и регрессии |
| BGData | Набор пакетов для анализа больших геномных данных |
| BGLR | Байесовская обобщенная линейная регрессия |
| BH | Заголовочные файлы Boost C ++ |
| BiasedUrn | Распространение предвзятых моделей урн |
| бибтекс | Bibtex Parser |
| biganalytics | Утилиты для больших.матрица ‘Объекты из пакета’ bigmemory ‘ |
| big.char | предоставляет очень большие векторы строк символов |
| big.data.frame | Расширить big.char и bigmemory big.matrix для поддержки объектов, похожих на данные, превышающие RAM, в R. |
| biglm | линейные модели с ограниченной памятью и обобщенные линейные модели |
| bigmemory | Управление большими матрицами с общей памятью и файлами с отображением в память |
| bigmemory.Шри | Интерфейс общих ресурсов для пакетов Bigmemory Project |
| BigVAR | Методы уменьшения размерности многомерных временных рядов |
| связующее | Параметризованные активные привязки |
| bindrcpp | Интерфейс ‘Rcpp’ для активных привязок |
| Биобаза | Biobase: основные функции для биокондуктора |
| BiocGenerics | S4 общие функции для Bioconductor |
| BiocInstaller | Установить / обновить Bioconductor |
| BiocParallel | Биокондукторные установки для параллельной оценки |
| BioGeoBEARS | Биогеография с байесовским (и вероятностным) эволюционным анализом в сценариях R |
| БИОМАРТ | Интерфейс к базам данных BioMart (e.г. Ансамбль |
| биомформат | Пакет интерфейса для формата файла БИОМ |
| Биостринги | Эффективное манипулирование биологическими нитями |
| biovizBase | Базовые графические утилиты для визуализации геномных данных. |
| двудольные | Визуализация двудольных сетей и расчет некоторых (экологических) индексов |
| бит | Класс для векторов 1-битных логических значений |
| бит 64 | Класс S3 для векторов 64-битных целых чисел |
| битопс | Побитовые операции |
| капля | Простой класс S3 для представления векторов двоичных данных (BLOBS) |
| блочное моделирование | Обобщенное и классическое блочное моделирование стоимостных сетей |
| полужирный | Интерфейс API Bold Systems |
| Стрела | Байесовское объектно-ориентированное моделирование |
| BoomSpikeSlab | MCMC для регрессии выступов и плит |
| пыльник | Bootstrap Functions (первоначально Анджело Канти для S) |
| варево | Структура шаблонов для создания отчетов |
| метла | Преобразование объектов статистического анализа в аккуратные фреймы данных |
| BSgenome | Программная инфраструктура для эффективного представления полных геномов и их SNP |
| BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19 | полногеномные последовательности для Homo sapiens (версия UCSC hg19) |
| БСТС | Байесовские структурные временные ряды |
| бумфантер | Bump Hunter (Охотник на ударов) |
| BurStFin | Burns Statistics Financial |
| Каир | Графическое устройствоR, использующее графическую библиотеку cairo для создания высококачественного растрового изображения (PNG |
| калибровка | Калибровка осей диаграммы рассеяния и двух диаграмм |
| звонивший | Позвонить R из R |
| КАМЕРА | Сборник аннотаций методов масс-спектрометрии |
| легковой автомобиль | Компаньон по прикладной регрессии |
| автомобильДанные | Сопутствующий набор данных прикладной регрессии |
| каретка | Классификация и регрессионное обучение |
| caИнструменты | Инструменты: статистика движущегося окна |
| CCA | Канонический корреляционный анализ |
| куб. | Коэффициент корреляции согласованности для повторяющихся (и неповторяющихся) измерений |
| ccdrAlgorithm | CCDr Алгоритм для изучения разреженных гауссовских байесовских сетей |
| Cellranger | Преобразование диапазонов ячеек электронной таблицы в строки и столбцы |
| мат | Быстрая и универсальная проверка аргументов |
| ChemoSpec | Исследовательская хемометрия для спектроскопии |
| палочки для еды | Файл snp.матрица и классы X.snp.matrix |
| хрон | Хронологические объекты, которые могут обрабатывать дату и время |
| круглая | Круговая визуализация |
| cladoRcpp | C ++ реализации филогенетических расчетов кладогенеза |
| класс | Функции для классификации |
| classInt | Выберите одномерные интервалы классов |
| cleangeo | Очистка геометрии от пространственных объектов |
| кли | Помощники для разработки интерфейсов командной строки |
| зажим | Чтение и запись из системного буфера обмена |
| ключ | Кластерные ансамбли |
| кластер | Поиск групп в данных: расширенный кластерный анализ Rousseeuw et al. |
| Генерация кластера | Генерация случайных кластеров (с заданной степенью разделения) |
| clusterProfiler | статистический анализ и визуализация функциональных профилей генов и генных кластеров |
| cnv | Обнаружение изменения количества копий путем секвенирования |
| код | Анализ и диагностика вывода для MCMC |
| codetools | Инструменты анализа кода для R |
| монета | Процедуры условного вывода в среде тестирования перестановок |
| цветовое пространство | Манипуляции с цветовым пространством |
| подборщик цветов | Инструмент выбора цвета для блеска и выбора цветов на графиках |
| комбинат | утилит комбинаторики |
| commonmark | Высокопроизводительный рендеринг CommonMark и Github Markdown в R |
| сравнить | Сравнение объектов на предмет различий |
| Комплекс | Создание сложных тепловых карт |
| композиции | Анализ композиционных данных |
| CompRandFld | Анализ случайных полей на основе составного правдоподобия |
| вогнутый человек | Очень быстрый алгоритм 2D вогнутой оболочки |
| CondReg | Оценка регуляризованной ковариации числа условий |
| конфигурация | Управление значениями конфигурации для конкретной среды |
| корпкор | Эффективная оценка ковариации и (частичной) корреляции |
| covr | Тестовое покрытие для пакетов |
| коровник | Оптимизированная тема сюжета и аннотации сюжета для «ggplot2» |
| CpGassoc | Связь между метилированием и интересующим фенотипом |
| мелок | Цветной терминал выхода |
| ясли | Цензурированная регрессия с условной гетероскедастичностью |
| crmn | CCMN и другие методы НОРМАЛИЗАЦИИ для данных метаболомики |
| крючком | Помощник по реализации для [и [<- пользовательских матричных типов |
| переходные помехи | Интерактивность виджетов для виджетов HTML |
| crul | HTTP-клиент |
| кубатура | Адаптивная многомерная интеграция по гиперкубам |
| локон | Современный и гибкий веб-клиент для R |
| CVST | Быстрая перекрестная проверка посредством последовательного тестирования |
| cvИнструменты | Инструменты перекрестной проверки для регрессионных моделей |
| дагитти | Графический анализ структурных причинных моделей |
| DASTool | DAS Tool — Инструмент агрегирования и оценки дерепликации для метагеномики с разрешением генома |
| ТАБЛИЦА ДАННЫХ | Файловый доступ к большим матрицам, хранящимся на жестком диске, в двоичном формате |
| данные.Таблица | Расширение `data.frame` |
| дата | Функции для обработки дат |
| DBI | R Интерфейс базы данных |
| dbplyr | Серверная часть dplyr для баз данных |
| преобразователь постоянного тока | Служебные функции для кривых Давида |
| ддальфа | Классификация на основе глубины и расчет глубины данных |
| отладка | Отладочные пакеты R |
| DelayedArray | Отложенные операции с объектами, подобными массивам |
| deldir | Триангуляция Делоне и мозаика Дирихле (Вороного) |
| денстрип | Полоски плотности и другие методы для компактной иллюстрации распределений |
| DEoptimR | Оптимизация дифференциальной эволюции в Pure R |
| depmixS4 | Модели зависимых смесей — Скрытые марковские модели GLM и других распределений в S4 |
| Deriv | Символическая дифференциация |
| desc | Управление файлами описания |
| DESeq | Дифференциальный анализ экспрессии генов на основе отрицательного биномиального распределения |
| DESeq2 | Дифференциальный анализ экспрессии генов на основе отрицательного биномиального распределения |
| deSolve | Решатели для начальных задач дифференциальных уравнений (ODE) |
| инструменты разработчика | Инструменты, упрощающие разработку пакетов R |
| dfoptim | Оптимизация без производных |
| дихромат | Цветовые схемы для дихроматов |
| diffusionMap | Карта диффузии |
| дайджест | Создание компактных хеш-дайджестов объектов R |
| тусклый красный | Основа для уменьшения размерности |
| диптест | Статистические данные теста погружения Хартигана для одномодальности — исправлено |
| дискретный алгоритм | Алгоритм координатного спуска для изучения разреженных дискретных байесовских сетей |
| дисмо | Моделирование распространения видов |
| диверсити | Сравнительный «филогенетический» анализ диверсификации |
| длм | Байесовский анализ и анализ вероятности динамических линейных моделей |
| doBy | Групповая статистика |
| ДО.db | Набор карт аннотаций, описывающих всю онтологию болезни |
| doMC | Адаптер для каждого параллельного порта для параллельного подключения |
| doПараллельный | Адаптер для каждого параллельного порта для «параллельного» пакета |
| doRNG | Универсальный воспроизводимый параллельный сервер для циклов foreach |
| ДОЗА | Семантический и расширенный анализ онтологии болезней |
| СЕЙЧАС | Переходник для каждого параллельного порта для пакета «снег» |
| dotCall64 | Расширенный интерфейс посторонних функций, поддерживающий длинные векторы |
| dplyr | Грамматика обработки данных |
| DRR | Уменьшение размерности с помощью регрессии |
| DT | Обертка библиотеки JavaScript ‘DataTables’ |
| ДТВ | Алгоритмы динамического искажения времени |
| dupRadar | Оценка уровня дупликации в наборах данных RNA-Seq |
| диграфы | Интерфейс к интерактивной библиотеке графиков временных рядов Dygraphs |
| dynamicTreeCut | Методы обнаружения кластеров в дендрограммах иерархической кластеризации |
| e1071 | Прочие функции Департамента статистики |
| земля | Сплайны с многомерной адаптивной регрессией |
| EbayesThresh | Эмпирическое определение порогового значения Байеса и связанные с ним методы |
| EB Изображение | Набор инструментов для обработки и анализа изображений для R |
| EBSeq | Пакет R для анализа дифференциальной экспрессии генов и изоформ данных РНК-seq |
| крайR | Эмпирический анализ данных цифровой экспрессии генов в R |
| eDNAoccupancy | Многомасштабное моделирование занятости данных ДНК окружающей среды |
| яйцо | Расширения для ggplot2: Custom Geom |
| эллипс | Функции для рисования эллипсов и эллипсоподобных доверительных областей |
| emdbook | Вспомогательные функции и данные для «Экологических моделей и данных» |
| эмулятор | Байесовская эмуляция компьютерных программ |
| энергия | Электронная статистика: многомерный вывод через энергию данных |
| EnsDb.Hsapiens.v75 | Пакет аннотаций на основе Ensembl |
| ensembldb | Утилиты для создания и использования баз данных аннотаций на основе Ensembl |
| equateIRT | IRT Методы приравнивания |
| оценка | Инструменты для оценки оцениваемости линейных прогнозов |
| EthSEQ | Этническая аннотация из данных секвенирования всего экзома |
| оценить | Инструменты синтаксического анализа и оценки, которые предоставляют более подробную информацию, чем стандартные |
| evd | Функции для экстремального распределения значений |
| экспм. | Матрица экспоненты |
| быстро Adaboost | Быстрое внедрение Adaboost |
| fastcluster | Процедуры быстрой иерархической кластеризации для R и Python |
| fastICA | Алгоритмы FastICA для выполнения ICA и прогнозирования |
| фастматч | Функция быстрого совпадения () |
| fastseg | fastseg — алгоритм быстрой сегментации |
| f Основы | Rmetrics — рынки и базовая статистика |
| FD | Измерение функционального разнообразия (ФД) по нескольким признакам |
| fda | Анализ функциональных данных |
| FDb.InfiniumMethylation.hg19 | Пакет аннотаций для зондов метилирования ДНК Illumina Infinium |
| fdth | Таблицы распределения частот |
| и далее | Хранение больших объемов данных с эффективным использованием памяти и функции быстрого доступа |
| fftwtools | Оболочка для ‘FFTW3’ включает: Одномерное одномерное |
| fГарх | Rmetrics — Авторегрессионное условное гетероскедастическое моделирование |
| FGN | Аппроксимация модели временного ряда с дробным гауссовым шумом и степенным законом затухания |
| fgsea | Анализ быстрого обогащения набора генов |
| поля | Инструменты для пространственных данных |
| FinTS | Companion to Tsay (2005) Анализ финансовых временных рядов |
| fitdistrplus | Помощь в согласовании параметрического распределения с данными без цензуры или цензуре |
| подходит.модели | Сравнить подогнанные модели |
| под отбортовку | Семья регрессии Лассо |
| Flexmix | Моделирование гибкой смеси |
| FNN | Алгоритмы и приложения быстрого поиска ближайшего соседа |
| для кошек | Инструменты для работы с категориальными переменными (факторами) |
| каждый | предоставляет конструкцию цикла по каждому элементу для R |
| прогноз | Функции прогнозирования для временных рядов и линейных моделей |
| иностранный | Чтение данных, хранящихся в Minitab |
| формат R | Автоматическое форматирование кода R |
| Формула | Формулы расширенной модели |
| фпк | Гибкие процедуры для кластеризации |
| fracdiff | Дробно-разностная ARIMA, также известная как ARFIMA (стр. |
| fst | Молниеносная сериализация кадров данных для R |
| бесполезно.регистратор | Утилита регистрации для R |
| беспол. Матрица | Генерация случайных матриц и манипуляции с ними |
| бесполезные варианты | Управление бесполезными опциями |
| будущее | Унифицированная параллельная и распределенная обработка в R для всех |
| future.apply | Применить функцию к элементам параллельно с использованием фьючерсов |
| GA | Генетические алгоритмы |
| GA Сокращенный | Аббревиатуры Меры с использованием генетических алгоритмов |
| зазор | Пакет генетического анализа |
| пробоотборник | Данные от Gapminder |
| гбм | Обобщенные модели ускоренной регрессии |
| гкрма | Регулировка фона с использованием информации о последовательности |
| gdalUtils | Оболочки для утилит библиотеки абстракции геопространственных данных (GDAL) |
| gdata | Различные инструменты программирования R для обработки данных |
| gdmp | Управление геномными данными |
| gdsfmt | R Интерфейс для файлов структуры геномных данных CoreArray (GDS) |
| gdtools | Утилиты для графического рендеринга |
| GEEM | Решите обобщенные оценочные уравнения |
| geepack | Пакет обобщенных оценочных уравнений |
| Гейген | Вычислить обобщенные собственные значения |
| Гейгера | Анализ эволюционной диверсификации |
| GenABEL | анализ ассоциации SNP по всему геному |
| GenABEL.данные | Пакет содержит данные, которые используются GenABEL в качестве примера и тестовых функций. |
| пол | Предсказать пол по именам, используя исторические данные |
| генфильтр | genefilter: методы фильтрации генов из высокопроизводительных экспериментов |
| генплоттер | Функции, связанные с графикой для Bioconductor |
| GeneSelector | Стабильность и агрегирование ранжированных списков генов |
| генетика | Популяционная генетика |
| genlasso | Алгоритм пути для обобщенных задач лассо |
| GenomeInfoDb | Утилиты для управления хромосомными и другими идентификаторами seqname |
| GenomeInfoDbData | Поисковые таблицы по идентификаторам видов и таксономии, используемые GenomeInfoDb |
| GenomicAlignments | Представление коротких геномных выравниваний и манипулирование ими |
| Геномные особенности | Инструменты для создания и управления аннотациями, ориентированными на стенограмму |
| Геномные диапазоны | Представление и манипулирование геномными интервалами и переменными, определенными вдоль генома |
| геометрия | Создание сетки и тесселяция поверхности |
| GEOquery | Получить данные из NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) |
| геосфера | Сферическая тригонометрия |
| getopt | C-Like ‘getopt’ Поведение |
| GetoptLong | Анализ аргументов командной строки и интерполяции переменных |
| Галли | Расширение до ggplot2 |
| гигабайт | Инструменты визуализации геномных данных |
| ggdendro | Создание дендрограмм и древовидных диаграмм с помощью ggplot2 |
| ggjoy | Joyplots в ‘ggplot2’ |
| г / м | Функции для графических марковских моделей |
| ggplot2 | Создание элегантных визуализаций данных с использованием грамматики графики |
| ggplot2movies | Данные о фильмах |
| ггпубр | Готовые к публикации графики на основе‘ggplot2’ |
| гг. | Визуальное исследование случайных лесов |
| гррепель | Автоматически размещать неперекрывающиеся текстовые метки с помощью ‘ggplot2’ |
| ggridge | Участки Ridgeline в ‘ggplot2’ |
| ggsci | Научный журнал и тематические цветовые палитры Sci-Fi для ‘ggplot2’ |
| ggsignif | Значения скобок для ‘ggplot2’ |
| ggtree | пакет R для визуализации и аннотации филогенетических деревьев с их ковариатами и другими связанными данными |
| ggvis | Интерактивная грамматика графики |
| GIGrvg | Генератор случайных переменных для распределения GIG |
| git2r | предоставляет доступ к репозиториям Git |
| стекло | Графическая лассо-оценка гауссовских графических моделей |
| глм2 | Подбор обобщенных линейных моделей |
| glmmLasso | Выбор переменных для обобщенных линейных смешанных моделей с помощью L1-штрафной оценки |
| glmnet | Регуляризованные обобщенные линейные модели лассо и эластичной сети |
| GlobalOptions | Создание функций для получения или установки глобальных параметров |
| глобальные | Идентифицировать глобальные объекты в выражениях R |
| клей | Интерпретируемые строковые литералы |
| gmailr | Доступ к Gmail RESTful API |
| гмодели | Различные инструменты программирования R для подгонки модели |
| г / м | Арифметика с множественной точностью |
| ГО.db | Набор карт аннотаций, описывающих всю генную онтологию |
| GOSemSim | GO-терминов Меры семантического сходства |
| гауэр | Расстояние Гауэра |
| GP Вращение | Коэффициент вращенияGPA |
| гплощадки | Различные инструменты программирования R для построения графиков данных |
| график | graph: пакет для обработки структур данных графа |
| gridBase | Интеграция базовой и сеточной графики |
| сетка Дополнительная | Прочие функции для «сеточной» графики |
| сеткаSVG | Экспорт графики сетки как SVG |
| grplasso | Подгонка указанных пользователем моделей со штрафом за групповое лассо |
| грпрег | Пути регуляризации для регрессионных моделей с сгруппированными ковариатами |
| гсс | Общие сглаживающие сплайны |
| гстат | Пространственное и пространственно-временное геостатистическое моделирование |
| гсубфн | Утилиты для строк и аргументов функций |
| г Таблица | Расстановка Grobs в таблицах |
| инструменты | Различные инструменты программирования R |
| GUESSFM | Использование GUESS для точного картографирования |
| хэш-карта | Более быстрая хеш-карта |
| гавань | Импорт и экспорт «SPSS» |
| HDF5R | Интерфейс к формату двоичных данных HDF5 |
| HDMD | Инструменты статистического анализа молекулярных данных большого размера (HDMD) |
| гексбин | Процедуры шестиугольного биннинга |
| высокий | Подсветка синтаксиса для исходного кода R |
| HKпроцесс | Процесс Херста-Колмогорова |
| Hmisc | Harrell Разное |
| hms | Pretty Time of Day (Красивое время суток) |
| подкова | Реализация Horseshoe Prior |
| л.с. | Атлас белков человека в R |
| htmlТаблица | Расширенные таблицы для Markdown / HTML |
| HTML-инструменты | Инструменты для HTML |
| HTMLвиджеты | HTML-виджеты для R |
| httpcode | Помощник кода состояния HTTP |
| httpuv | HTTP и серверная библиотека WebSocket |
| httr | Инструменты для работы с URL-адресами и HTTP |
| огромный | Оценка неориентированного графа большой размерности |
| hunspell | Высокопроизводительный стержень |
| писатель | HTML Writer — выводит объекты R в формате HTML. |
| hydroGOF | Функции согласия для сравнения смоделированных и наблюдаемых гидрологических временных рядов |
| гидротСМ | Управление временными рядами |
| гиперспек | Работа с гиперспектральными данными |
| ica | Независимый компонентный анализ |
| igraph | Сетевой анализ и визуализация |
| иллюминация | Разбор выходных файлов микрочипов Illumina |
| вмененный | вменено: Вменение для данных микрочипа |
| индексов | Взаимоотношения между видами и группами участков |
| рядный | Функции встроенного C |
| intansv | Интегративный анализ структурных вариаций |
| InteractiveDisplayBase | Базовый пакет для яркого веб-отображения объектов Bioconductor |
| интервалы | Инструменты для работы с точками и интервалами |
| ИОНИЗЕР | Инструменты оценки качества данных Oxford Nanopore MinION |
| IPO | Автоматическая оптимизация параметров обработки данных XCMS |
| IPred | Улучшенные предсказатели |
| IPW | Оценка обратных вероятностных весов |
| IRanges | Инфраструктура для управления интервалами в последовательностях |
| ИК дисплей | Дисплейное оборудование ‘Jupyter’ |
| IRkernel | Родное ядро R для Jupyter Notebook |
| Ирлба | Быстрая декомпозиция усеченных сингулярных чисел и анализ главных компонент для больших плотных и разреженных матриц |
| itcSegment | Сегментация отдельных крон деревьев |
| итераторы | предоставляет конструкцию итератора для R |
| itertools | Инструменты итератора |
| jagsUI | Обертка вокруг rjags для оптимизации анализа JAGS |
| Джомо | Многоуровневое совместное моделирование множественной импутации |
| jpeg | Чтение и запись изображений JPEG |
| jsonlite | Надежный |
| кебаб | Анализ биологических последовательностей на основе ядра |
| КЕГГ.db | Набор карт-аннотаций для KEGG |
| KEGGgraph | KEGGgraph: Графический подход к KEGG PATHWAY в R и Bioconductor |
| KEGGпрофиль | Пакет аннотации и визуализации для данных экспрессии нескольких типов и нескольких групп в пути KEGG |
| КЕГГРЕСТ | REST-доступ к KEGG на стороне клиента |
| керас | R Интерфейс для «Кераса» |
| kerasR | R Интерфейс к библиотеке глубокого обучения Keras |
| кернлаб | Лаборатория машинного обучения на основе ядра |
| KernSmooth | Функции для сглаживания ядра, поддерживающие Wand & Jones (1995) |
| КФАС | Фильтр Калмана и сглаживатель для моделей пространства состояний экспоненциального семейства |
| kimisc | Разные функции Кирилла |
| родство2 | Родословные функции |
| КЛАР | Классификация и визуализация |
| вязальщица | Универсальный пакет для создания динамических отчетов в R |
| маркировка | Маркировка оси |
| с маркировкой | Манипулирование помеченными данными |
| лямбда.р | Моделирование данных с помощью функционального программирования |
| лямбда-инструменты | Инструменты для моделирования данных с помощью функционального программирования |
| лар | Регрессия наименьшего угла |
| стрельба из лассо | Решатель регуляризованной регрессии (лассо) L1 с использованием алгоритма циклического координатного спуска, известного как лассо-съемка |
| позже | Утилиты для отложенного выполнения функции |
| решетка | Trellis Graphics для R |
| решетка | Дополнительные графические утилиты на основе решетки |
| лава | модели со скрытыми переменными |
| лава | Анализ скрытых переменных |
| лава.опрос | Комплексное геодезическое моделирование структурных уравнений (SEM) |
| лазевал | Ленивая (нестандартная) оценка |
| ЛДкорСВ | Неравновесие по сцеплению, исправленное структурой и родством |
| LDheatmap | Графическое отображение неравновесия по парному сцеплению между SNP |
| листовка | Создание интерактивных веб-карт с помощью библиотеки JavaScript ‘Leaflet’ |
| листовка.дополнительные услуги | Дополнительные функции для пакета «листовка» |
| прыжков | Выбор подмножества регрессии |
| LearnBayes | Функции для изучения байесовского вывода |
| lfmm | Смешанные модели с латентным фактором |
| LiblineaR | Модели линейного прогнозирования на основе библиотеки C / C ++ LIBLINEAR |
| крышка | Обработка и визуализация данных бортового LiDAR для лесного хозяйства |
| лимма | Линейные модели для данных микрочипов |
| limSolve | Решение линейных обратных моделей |
| LinkedMatrix | Матрицы со связями по столбцам и строкам |
| линтр | Линтер для R кода |
| слушать | Среды, ведущие себя (почти) как списки |
| lme4 | Линейные модели со смешанными эффектами с использованием ‘Eigen’ и S4 |
| люмен | Эластичная сетка линейной смешанной модели |
| lmmlasso | Линейные модели со смешанными эффектами с лассо |
| лмтест | Тестирование моделей линейной регрессии |
| locfit | Локальная регрессия |
| сан. | Эффективная перекрестная проверка с исключениями и WAIC для байесовских моделей |
| lpSolve | Интерфейс к Lp_solve v.5.5 для решения линейных / целочисленных программ |
| LSGL | Линейное несколько выходных разреженных групп лассо |
| lsmeans | Метод наименьших квадратов |
| лтса | Анализ линейных временных рядов |
| лубридат | Сделать работу со свиданиями немного проще |
| магия | Создание и исследование магических квадратов |
| магриттр | Оператор прямого канала для R |
| MAIT | Статистический анализ метаболических данных |
| MALDIquant | Количественный анализ данных масс-спектрометрии |
| манипулировать | Интерактивные графики для RStudio |
| manageWidget | Добавьте еще больше интерактивности в интерактивные диаграммы |
| mapdata | Дополнительные базы данных карт |
| mapedit | Интерактивное редактирование пространственных данных в R |
| mapproj | Картографические проекции |
| карт | Нарисовать географические карты |
| maptools | Инструменты для чтения и работы с пространственными объектами |
| mapview | Интерактивный просмотр пространственных данных в R |
| уценка | Рендеринг ‘Markdown’ для R |
| МАРСС | Многомерное авторегрессионное моделирование в пространстве состояний |
| МАССА | Функции поддержки и наборы данных для Venables и Ripley’s MASS |
| MassSpecWavelet | Обработка масс-спектра с помощью вейвлет-алгоритмов |
| Матрица | Классы и методы с разреженными и плотными матрицами |
| matrixcalc | Сборник функций для матричных вычислений |
| MatrixModels | Моделирование с разреженными и плотными матрицами |
| matrixStats | Функции, применяемые к строкам и столбцам матриц (и к векторам) |
| MaxentVariableSelection | Выбор наилучшего набора соответствующих переменных окружающей среды вместе с оптимальным множителем регуляризации для моделирования максимальной ниши |
| мклуст | Моделирование гауссовой смеси для модельно-ориентированной кластеризации |
| мкМК | Цепь Маркова Монте-Карло |
| MCMCpack | Марковская цепь Монте-Карло (MCMC) в упаковке |
| mcmcplots | Создание графиков из выходных данных MCMC |
| МДА | Смесь и гибкий дискриминантный анализ |
| mdatools | Многомерный анализ данных для хемометрики |
| памятка | Запоминание функций |
| memuse | Утилиты оценки памяти |
| MESS | Разные эзотерические статистические сценарии |
| метаболомика | Анализ данных метаболизма |
| MetaboSignal | MetaboSignal: сетевой подход к наложению и изучению метаболических и сигнальных путей KEGG |
| метапа | Мета-анализ значений значимости |
| метилКит | Анализ метилирования ДНК по результатам высокопроизводительного бисульфитного секвенирования |
| метилуми | Обработка данных метилирования Illumina |
| Метрики | Метрики оценки для машинного обучения |
| MGCV | Машина для смешанных вычислений GAM с автоматической оценкой гладкости |
| мыши | Многомерный расчет с помощью цепных уравнений |
| микровставка | Пангеномный анализ микробов |
| микросекунд | Базовая обработка биологической последовательности |
| мим | Сопоставление имен файлов с типами MIME |
| минфи | Анализ массивов метилирования ДНК Illumina Infinium |
| miniUI | Блестящие виджеты пользовательского интерфейса для маленьких экранов |
| мин. Упаковка.lm | R Интерфейс нелинейного алгоритма наименьших квадратов Левенберга-Марквардта, найденный в MINPACK |
| minqa | Алгоритмы оптимизации без производных с помощью квадратичной аппроксимации |
| мирт | Теория отклика многомерного предмета |
| разное | Разные 3D-графики |
| miscИнструменты | Разные инструменты и утилиты |
| missForest | Непараметрический расчет отсутствующих значений с использованием случайного леса |
| mitml | Инструменты для множественного импутации в многоуровневом моделировании |
| mitools | Инструменты для множественного вменения отсутствующих данных |
| mixOmics | Проект интеграции данных Omics |
| mixtools | Инструменты для анализа моделей конечной смеси |
| мл | Проблемы с тестом машинного обучения |
| mnormt | Многомерное нормальное и t-распределение |
| МодельМетрики | Быстрый расчет показателей модели |
| модель | Функции моделирования, работающие с трубой |
| модельные инструменты | Инструменты и классы для статистических моделей |
| миль в минуту | Методы многомерной проекции |
| mpoly | Символьные вычисления и многое другое с многомерными многочленами |
| мсм | Марковские и скрытые марковские модели с несколькими состояниями в непрерывном времени |
| MSnbase | Базовые функции и классы для масс-спектрометрии и протеомики |
| МТС | Универсальный набор инструментов для анализа многомерных временных рядов (MTS) и оценки многомерных моделей волатильности |
| мульткомп | Одновременный вывод в общих параметрических моделях |
| многопространственный CCM | Мультипространственное конвергентное кросс-картографирование |
| multiwayvcov | Многосторонняя стандартная кластеризация ошибок |
| мульттест | Проверка множественных гипотез на основе повторной выборки |
| munsell | Утилиты для использования цветов Манселла |
| мВтнорм | Многомерные нормальные и t-распределения |
| MWASTИнструменты | MWASTools: интегрированный конвейер для проведения исследований ассоциаций в масштабе всего метаболома |
| микен | Доступ к MyGene.Инфо_ услуги |
| mzID | Парсер mzIdentML для R |
| mzR | парсер для netCDF |
| НАДА | Необнаружение и анализ данных для экологических данных |
| нацерв | Интерфейс ‘NatureServe’ |
| нкбит | получить и построить таксономические данные NBCI |
| нкврег | Пути регуляризации для моделей SCAD и MCP Penalized Regression |
| Нельдермид | R Порт модуля Neldermead ‘Scilab’ |
| сеть | Классы для реляционных данных |
| нейронная сеть | Обучение нейронных сетей |
| nleqslv | Решение систем нелинейных уравнений |
| NLME | Линейные и нелинейные модели смешанных эффектов |
| нлоптр | R интерфейс для NLopt |
| НЛП | Инфраструктура обработки естественного языка |
| NMF | Алгоритмы и структура для неотрицательной матричной факторизации (NMF) |
| сеть | Нейронные сети с прямой связью и полиномиальные лог-линейные модели |
| NOISeq | Исследовательский анализ и дифференциальная экспрессия данных RNA-seq |
| nor1mix | Нормальные (1-d) модели смесей (классы и методы S3) |
| нп | Непараметрические методы сглаживания ядра для смешанных типов данных |
| число | Точные числовые производные |
| олиго | Инструменты предварительной обработки массивов олигонуклеотидов |
| олигоКлассы | Классы для массивов с высокой пропускной способностью, поддерживаемые oligo и crlmm |
| openNLP | Интерфейс инструментов Apache OpenNLP |
| openNLPdata | Apache OpenNLP Jar и базовые модели английского языка |
| openssl | Набор инструментов для шифрования |
| openxlsx | Читать |
| оптексты | Инструменты для поддержки оптимизации, возможно, с использованием границ и масок |
| optimbase | ПортR модуля Scilab optimbase |
| optimimplex | R Порт модуля Optimimplex ‘Scilab’ |
| optimx | A Замена и расширение функции optim () |
| optparse | Анализатор параметров командной строки |
| порядковый номер | Модели регрессии для порядковых данных |
| ординация Двойственность | Выполняет ортогональное разложение |
| ОрганизмDbi | Программное обеспечение для обеспечения плавного взаимодействия различных пакетов баз данных |
| орг.Hs.eg.db | Аннотация генома для человека |
| ортополином | Набор функций для ортогональных и ортонормированных многочленов |
| пакрат | Система управления зависимостями для проектов и их зависимостей пакетов R |
| памр | Pam: прогнозный анализ для микрочипов |
| сковорода | Множественный расчет для многомерной панели или кластерных данных |
| parallelDist | Параллельное вычисление матрицы расстояний с использованием нескольких потоков |
| перегородки | Аддитивные разбиения целых чисел |
| стр. | Добавление индикатора выполнения к функциям * apply |
| pbdZMQ | Программирование с большими данными — интерфейс с ZeroMQ |
| pbivnorm | Векторизованный двумерный нормальный CDF |
| пбкртест | Параметрический бутстрап и методы на основе Кенварда Роджера для сравнения смешанных моделей |
| pbmcapply | Отслеживание прогресса Mc * pply с помощью индикатора выполнения |
| пкал | Методы графических моделей и причинно-следственных связей |
| шт Методы | Коллекция методов PCA |
| pcaPP | Надежный PCA от Projection Pursuit |
| пегас | Система анализа популяций и эволюционной генетики |
| оштрафовано | Штрафные оценки L1 (лассо и слитное лассо) и L2 (гребень) в GLM и в модели Кокса |
| PerformanceAnalytics | Эконометрические инструменты для анализа эффективности и рисков |
| переставить | Функции для генерации ограниченных перестановок данных |
| фангорн | Филогенетическая реконструкция и анализ |
| тепловая карта | Pretty Heatmaps |
| филобаза | Базовый пакет для филогенетических структур и сравнительных данных |
| филолм | Филогенетическая линейная регрессия |
| филокарта | Филогенетическое стохастическое картирование |
| филосек | Обработка и анализ данных высокопроизводительной переписи микробиома |
| фитинструменты | Филогенетические инструменты для сравнительной биологии (и других вещей) |
| Пикассо | Алгоритм разреженной стрельбы с калибровкой по траектории |
| столб | Цветное форматирование столбцов |
| pinfsc50 | Последовательность(‘FASTA’) |
| растровое изображение | Bitmap Images (« Pixel Maps ) » |
| pkgconfig | Частная конфигурация для пакетов R |
| производитель упаковок | Утилиты разработки для пакетов R |
| ИПК | Инфраструктура открытого ключа для R на основе сертификата X.509 Стандарт |
| плогр | Библиотека журналов C ++ ‘plog’ |
| участок3D | Построение многомерных данных |
| плотно | Создание интерактивной веб-графики с помощью plotly.js |
| plotmo | Построение остатков модели |
| плотрикс | Различные функции построения графиков |
| пожалуйста | Частичные наименьшие квадраты и регрессия главных компонентов |
| plsgenomics | Анализ PLS для геномики |
| пожалуйста | Регрессия частичных наименьших квадратов для обобщенных линейных моделей |
| плир | Инструменты для колки |
| png | Чтение и запись изображений PNG |
| полином | Набор функций для реализации класса для одномерных полиномиальных манипуляций |
| PopGenome | Эффективный швейцарский армейский нож для геномного анализа населения |
| pophelper | Таблица |
| ПОР. | Пакет R для организации и визуализации данных секвенирования нанопор |
| poweRlaw | Анализ распределений с тяжелыми хвостами |
| ppcor | Частичная и получастичная (частичная) корреляция |
| прабклу | Функции для кластеризации присутствия-отсутствия |
| pracma | Практические числовые математические функции |
| похвала | Похвалить пользователей |
| препроцесс Core | Набор функций предварительной обработки |
| Присутствие Отсутствие | Оценка модели присутствия-отсутствия. |
| prettyunits | Довольно |
| pROC | Отображение и анализ кривых ROC |
| процесс x | Выполнение и управление системными процессами |
| продлим | Оценка предела продукта для анализа истории цензурированных событий |
| прогресс | Индикатор выполнения терминала |
| proj4 | Простой интерфейс к библиотеке картографических проекций PROJ.4 |
| обещания | Абстракции для асинхронного программирования на основе обещаний |
| пропр | Расчет пропорциональности между векторами композиционных данных |
| ProtGenerics | Общие функции S4 для инфраструктуры протеомики биокондукторов |
| прото | Прототип объектно-ориентированного программирования |
| прокси | Меры расстояния и подобия |
| прыр | Инструменты для вычислений на языке |
| шт. | Вычислительная лаборатория политологии |
| псих | Процедуры психологической |
| мурлыкать | Инструменты функционального программирования |
| муррррлир | Инструменты на пересечении ‘purrr’ и ‘dplyr’ |
| qdap | Устранение разрыва между качественными данными и количественным анализом Словари |
| qdap | Словари и списки слов для пакета ‘qdap’ |
| qdapRegex | Удаление регулярного выражения |
| qdapИнструменты | Инструменты для пакета qdap |
| qpcR | Моделирование и анализ данных ПЦР в реальном времени |
| qqman | Q-Q и графики Манхэттена для данных GWAS |
| кварт | Инструменты для анализа экспериментов с QTL |
| quadprog | Функции для решения задач квадратичного программирования. |
| Quantmod | Система количественного финансового моделирования |
| квант | Квантильная регрессия |
| вопросник | Функции, упрощающие обработку опросов |
| qvalue | Оценка Q-значения для контроля вероятности ложного обнаружения |
| R2admb | Интерфейсные функции от ADMB до R |
| R2GUESS | Функции оболочки для GUESS |
| R2HTML | Экспорт в HTML для объектов R |
| R2jags | Использование R для запуска ‘JAGS’ |
| R2WinBUGS | Запуск WinBUGS и OpenBUGS из R / S-PLUS |
| R6 | Классы со справочной семантикой |
| радиатор | Исследование данных RADseq |
| Случайные поля | Моделирование и анализ случайных полей |
| RandomFieldsUtils | Утилиты для моделирования и анализа случайных полей |
| случайный Лес | Случайные леса Бреймана и Катлера для классификации и регрессии |
| randomForestSRC | Случайные леса для выживания |
| randtoolbox | Набор инструментов для генерации псевдо- и квазислучайных чисел и тестов ГСЧ |
| рейнджер | Быстрое внедрение случайных лесов |
| РАНН | Быстрый поиск ближайшего соседа (библиотека ANN) с использованием метрики L2 |
| рАРПАК | Решатели для крупномасштабных задач на собственные значения и SVD |
| растр | Анализ и моделирование географических данных |
| растровый | Методы визуализации растровых данных |
| Р.базовый | [R] Библиотека классов — автономные основные функции [УСТАРЕЛО] |
| RBGL | Интерфейс к библиотеке графиков BOOST |
| Rcgmin | Минимизация нелинейных функций с сопряженным градиентом |
| RColorBrewer | Палитры ColorBrewer |
| Rcpp | Бесшовная интеграция R и C ++ |
| RcppArmadillo | Интеграция ‘Rcpp’ для шаблонной библиотеки линейной алгебры ‘Armadillo’ |
| RcppEigen | Интеграция ‘Rcpp’ для ‘собственной’ шаблонной библиотеки линейной алгебры |
| RcppGSL | Интеграция ‘Rcpp’ для векторов и матриц ‘GNU GSL’ |
| Rcpp Параллельный | Инструменты параллельного программирования для ‘Rcpp’ |
| RcppProgress | Прерывистый индикатор выполнения с поддержкой OpenMP для C ++ в пакетах R |
| RcppRoll | Эффективные прокатные / оконные операции |
| RcppZiggurat | ‘Rcpp’ Интеграция различных реализаций обычного ГСЧ «зиккурата» |
| RCurl | Общая сеть (HTTP / FTP /…) Клиентский интерфейс для R |
| rda | Регулярный дискриминантный анализ усохших центроидов |
| R.устройства | Унифицированная обработка графических устройств |
| считыватель | Чтение прямоугольных текстовых данных |
| чтениеxl | Чтение файлов Excel |
| рецептов | Инструменты предварительной обработки для создания проектных матриц |
| реестр | Инфраструктура для реестров пакетов R |
| регресс | Гауссовские линейные модели с линейной ковариационной структурой |
| матч-реванш | Сопоставление регулярных выражений с более приятным «API» |
| рентрез | ‘Entrez’ в R |
| отчетов | Помощь в написании академических статей и других отчетов |
| представитель | Сериализуемые представления |
| представитель | Подготовьте воспроизводимый пример кода через буфер обмена |
| изменить форму | Гибкое изменение формы данных |
| изменить форму2 | Гибкое изменение формы данных: перезагрузка пакета изменения формы |
| ResourceSelection | Функции выбора ресурса (вероятность) для данных о доступности и использовании |
| сетчатая | Интерфейс для Python |
| рекс | Дружественные регулярные выражения |
| репокит | R Обертки для EXPOKIT; Другие матричные функции |
| ргдал | привязки для библиотеки абстракции геопространственных данных |
| rgeos | Интерфейс для Geometry Engine — открытый исходный код (GEOS) |
| rgl | 3D-визуализация с использованием OpenGL |
| Рграфвиз | Предоставляет возможности построения графиков для объектов R-графика. |
| rhdf5 | Интерфейс HDF5 к R |
| рирбапс | рирбапов |
| RhpcBLASctl | Управление количеством потоков на «BLAS» |
| Рхтслиб | Библиотека высокопроизводительного секвенирования HTSlib в виде пакета R |
| R Внутри | Классы C ++ для встраивания R в приложения C ++ |
| Рио | Швейцарский армейский нож для ввода-вывода данных |
| рит | Клиент интегрированной системы таксономической информации |
| RJAGS | Байесовские графические модели с использованием MCMC |
| rJava | Низкоуровневый интерфейс R для Java |
| RJSON | JSON для R |
| RJSONIO | Сериализовать объекты R в JSON |
| rlang | Функции для базовых типов и функций Core R и Tidyverse |
| rlas | Чтение и запись двоичных файлов в форматах las и laz, используемых для данных дистанционного зондирования |
| rlecuyer | R Интерфейс для ГСЧ с несколькими потоками |
| rmarkdown | динамических документов для R |
| Р.методыS3 | Упрощенные методы S3 |
| Rmisc | Rmisc: Райан Разное |
| RMTstat | Распределения |
| RMySQL | Интерфейс базы данныхи драйвер MySQL для R |
| RnBeads | RnBeads |
| rncl | Интерфейс к библиотеке классов Nexus |
| RNeXML | Семантически богатый ввод-вывод для формата NeXML |
| rngtools | Служебные функции для работы с генераторами случайных чисел |
| rngWELL | Набор инструментов для генераторов случайных чисел WELL |
| прочный | Порт S + «Надежная библиотека» |
| надежное основание | Базовая надежная статистика |
| ROC | утилиты для ОКР |
| ROCR | Визуализация работы оценочных классификаторов |
| Р.оо | R Объектно-ориентированное программирование со ссылками или без них |
| ротл | Интерфейс к API «Открытого Древа Жизни» |
| roxygen2 | Встроенная документация для R |
| rpart | Рекурсивное разбиение на разделы и деревья регрессии |
| об / мин | Рекурсивно-разделенная модель смеси |
| RPostgreSQL | R Интерфейс к системе баз данных PostgreSQL |
| rprojroot | Поиск файлов в подкаталогах проекта |
| rrBLUP | Регрессия хребта и другие ядра для геномной селекции |
| rrcov | Масштабируемые надежные оценщики с высокой точкой пробоя |
| rredlist | Клиент Красного списка МСОП |
| ррпак | Регрессия пониженного ранга |
| Rsamtools | Двоичное выравнивание (BAM) |
| rsconnect | Интерфейс развертывания для документов R Markdown и блестящих приложений |
| RSkittleBrewer | Развлечения с цветами R |
| rslurm | Отправка расчетов R в кластер Slurm |
| RSM | Анализ поверхности отклика |
| Rsolnp | Общая нелинейная оптимизация |
| RSpectra | Решатели для крупномасштабных задач на собственные значения и SVD |
| RSQLite | Интерфейс SQLite для R |
| рстан | R Интерфейс со станцией |
| rstanarm | Байесовское прикладное регрессионное моделирование через Стэн |
| rstantools | Инструменты для разработки R-пакетов, взаимодействующих с ‘Stan’ |
| rstudioapi | Безопасный доступ к RStudio API |
| Rsubread | Выравнивание последовательностей подпочтений для R |
| rtracklayer | ИнтерфейсR к файлам аннотаций генома и браузеру генома UCSC |
| Рцне | T-распределенное стохастическое соседнее вложение с использованием реализации Barnes-Hut |
| RUnit | Инфраструктура модульного тестированияR |
| Р.утилиты | Различные утилиты программирования |
| ruv | Обнаружение и удаление нежелательных вариаций с помощью отрицательных элементов управления |
| rvcheck | R / Проверка версии пакета |
| версии | Запрос версий R |
| рвест | Легко собирать (очищать) веб-страницы |
| Rvmmin | Минимизация нелинейной функции переменной метрики |
| rworldmap | Отображение глобальных данных |
| S4Vectors | S4 реализация векторных и списковых объектов |
| ПРОДАЖИ | Elastic Net и (Adaptive) Lasso Penalized Sparse Asymmetric Least Squares (SALES) и Coupled Sparse Asymmetric Least Squares (COSALES) с использованием алгоритмов координатного спуска и проксимального градиента |
| самр | SAM: Анализ значимости микрочипов |
| бутерброд | Оценщики робастных ковариационных матриц |
| спутник | Обработка и обработка данных дистанционного зондирования |
| весы | Функции масштабирования для визуализации |
| диаграмма рассеяния3d | 3D-диаграмма рассеяния |
| правила подсчета очков | Правила оценки для параметрических и имитированных прогнозов распределения |
| SDMИнструменты | Инструменты моделирования распространения видов: инструменты для обработки данных, связанных с упражнениями по моделированию распространения видов |
| см. GSDM | Оптимизированные функции для моделирования распространения видов в исследовательской группе SEEG |
| сегментированный | Модели регрессии с оценкой контрольных точек / точек изменения |
| выбор | Преобразование селекторов CSS в выражения XPath |
| чувствительность | Анализ глобальной чувствительности выходных данных модели |
| seqinr | Поиск и анализ биологических последовательностей |
| setRNG | Set (Normal) Генератор случайных чисел и начальное число |
| настройки | Диспетчер параметров программного обеспечения для R |
| Сёра | Инструменты для геномики одиночных клеток |
| SF | Простые функции для R |
| sfsmisc | Утилиты от ‘Seminar fuer Statistik’ ETH Zurich |
| sglOptim | Универсальный решатель разреженного группового лассо |
| форма | Функции для построения графических фигур |
| блестящий | Платформа веб-приложений для R |
| shinyjs | Легко улучшите пользовательский опыт ваших блестящих приложений за считанные секунды |
| шинистан | Интерактивная визуальная и числовая диагностика и апостериорный анализ для байесовских моделей |
| блестящие темы | Темы для Shiny |
| ShortRead | FASTQ ввод и управление |
| сиггены | Множественное тестирование с использованием SAM и эмпирических байесовских подходов Эфрона |
| SimCorMultRes | Моделирует коррелированные полиномиальные ответы |
| СКАТ | Тест ассоциации ядра SNP-Set (последовательность) |
| захлопнуть | разреженные легкие массивы и матрицы |
| сыщик | Инструменты для исследования RNA-Seq |
| sn | Косо-нормальные и родственные распределения, такие как Skew-t |
| сна | Инструменты для анализа социальных сетей |
| снег | Простая сеть рабочих станций |
| снегопад | Более простые кластерные вычисления (на основе снега). |
| snp Готово | Подготовка наборов генотипических данных для проведения геномного анализа |
| SNP Связь | Набор инструментов для параллельных вычислений для анализа взаимосвязи и главных компонентов данных SNP |
| snpStats | классы и методы SnpMatrix и XSnpMatrix |
| сольриум | Универсальный интерфейс R для Solr |
| лет | Решение уравнений смешанной модели в R |
| исходные инструменты | Инструменты для чтения |
| SP | Классы и методы пространственных данных |
| пространство-время | Классы и методы пространственно-временных данных |
| спам | МатрицаSPArse Matrix |
| спарсебн | Изучение разреженных байесовских сетей на основе многомерных данных |
| sparsebnUtils | Утилиты для изучения разреженных байесовских сетей |
| разреженный | Разреженная линейная алгебра |
| редкий | Пакет для разреженной оценки VAR / VECM |
| пространственный | Функции для кригинга и анализа точечных шаблонов |
| Пространственно-временный | Оценка пространственно-временной модели |
| spData | Наборы данных для пространственного анализа |
| spDataLarge | Большие наборы данных для пространственного анализа |
| спдеп | Пространственная зависимость: схемы взвешивания |
| спидглм | Подгонка линейных и обобщенных линейных моделей к большим наборам данных |
| SpiecEasi | разреженная обратная ковариация для экологического статистического вывода |
| splancs | Анализ пространственных и пространственно-временных точек |
| раздельная стеки | Объединение и преобразование наборов данных после разделения составных значений |
| spls | Регрессия и классификация разреженных частичных наименьших квадратов (SPLS) |
| sqldf | Управление фреймами данных R с помощью SQL |
| КВАДРАТ | Квадратные методы экстраполяции для ускорения монотонных алгоритмов, подобных ЭМ |
| конюшня | Функции стабильного распределения |
| Стандартные заголовки | Заголовочные файлы C ++ для Stan |
| стат. | Статистические функции для распределений вероятностей |
| statmod | Статистическое моделирование |
| statnet.общий | Общие сценарии и утилиты R, используемые программным обеспечением проекта Statnet |
| струнный исполнитель | Приближенное сопоставление строк и функции расстояния между строками |
| стринги | Средства обработки символьных строк |
| струна | Простой |
| структура | Тестирование |
| субплекс | Оптимизация без ограничений с использованием алгоритма субплексора |
| Итоги эксперимента | Контейнер SummarizedExperiment |
| опрос | Анализ комплексных выборочных обследований |
| выживание | Анализ выживаемости |
| sva | Анализ суррогатных переменных |
| svДиалоги | ‘SciViews’ — стандартные диалоговые окна для Windows |
| SVG Аннотация | Инструменты для пост-обработки графиков SVG, созданных в R |
| свглит | Графическое устройство SVG |
| svGUI | SciViews — Управление графическим интерфейсом пользователя в R |
| свЕд. | SciViews GUI API — Модульное тестирование |
| symDMatrix | Разделенные симметричные матрицы |
| синбрид | Структура анализа данных геномного прогнозирования с использованием R |
| targetSeqView | Просмотр выравнивания по кандидатным структурным вариантным локусам |
| желто-коричневый | Матрицы чистой ковариации с использованием теории случайных матриц и оценок сжатия для оптимизации портфеля |
| желто-коричневый.типы | Общие типы для желто-коричневых |
| налогообложение | Таксономическая информация со всего Интернета |
| tclust | Надежная кластеризация с обрезкой |
| TeachingDemos | Демонстрации для преподавания и обучения |
| тензорA | Расширенная арифметика тензоров с именованными индексами |
| тензорный поток | R Интерфейс для TensorFlow |
| testthat | Модульное тестирование для R |
| тфрун | Инструменты тренировочного прогона для TensorFlow |
| TH.данные | Архив данныхTH |
| threejs | Интерактивные трехмерные точечные диаграммы |
| тибл. | Простые фреймы данных |
| тидир | Легко приводите данные в порядок с помощью функций spread () и gather () |
| приборка | Выбрать из набора строк |
| тидиверс | Простая установка и загрузка Tidyverse |
| tiff | Чтение и запись изображений TIFF |
| время Дата | Rmetrics — хронологические и календарные объекты |
| timeSeries | Rmetrics — Объекты финансовых временных рядов |
| tinytex | Вспомогательные функции для установки и обслуживания TeX Live |
| тм | Пакет интеллектуального анализа текста |
| treeio | Базовые классы и функции для ввода и вывода филогенетического дерева |
| трехбородый | ‘Radix’ Trees in ‘Rcpp’ |
| тримкластер | Кластерный анализ с обрезкой |
| усеченная норма | Усеченное нормальное распределение |
| серия | Анализ временных рядов и вычислительные финансы |
| серияChaos | Анализ нелинейных временных рядов |
| цнэ | T-распределенное стохастическое соседнее вложение для R (t-SNE) |
| TTR | Технические правила торговли |
| танг | Набор инструментов для взвешивания и анализа неэквивалентных групп |
| TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene | Пакет аннотаций для объекта (ов) TxDb |
| ucminf | Универсальная неограниченная нелинейная оптимизация |
| уд2 | Наручники Удуниц-2 для R |
| шт. | Единицы измерения для векторов R |
| UpSetR | Более масштабируемая альтернатива диаграмм Венна и Эйлера для визуализации пересекающихся множеств |
| urca | Тесты единичного корня и коинтеграции для данных временных рядов |
| urltools | Векторизованные инструменты для обработки и анализа URL |
| корень | Тесты единичного корня для сезонных временных рядов |
| utf8 | Обработка текста Unicode |
| uuid | Инструменты для создания и обработки UUID |
| V8 | Встроенный движок JavaScript для R |
| VariantAnnotation | Аннотация генетических вариантов |
| вари | Моделирование VAR |
| varSelRF | Выбор переменных с использованием случайных лесов |
| vcd | Визуализация категориальных данных |
| vcfR | Управление и визуализация данных VCF |
| веганский | Пакет «Экология сообщества» |
| VEGAWES | Пакет для выполнения вариационной сегментации количества копий для данных WES |
| Диаграмма Венна | Создание графиков Венна и Эйлера с высоким разрешением |
| веннейлер | Диаграммы Венна и Эйлера |
| ВГАМ | Векторные обобщенные линейные и аддитивные модели |
| виридис | Карты цветов по умолчанию из matplotlib |
| viridisLite | Карты цветов по умолчанию из matplotlib (облегченная версия) |
| всн | Стабилизация и калибровка дисперсии для данных микрочипа |
| вейвлеты | Пакет функций для вычисления вейвлет-фильтров |
| волнистый тонкий | Базовые вейвлет-процедуры для одно- |
| wavethresh | Статистика и преобразования вейвлетов |
| Вт | Дикая двоичная сегментация для обнаружения множественных точек изменения |
| webshot | Делайте скриншоты веб-страниц |
| WGCNA | Взвешенный корреляционный сетевой анализ |
| ус | {{усы}} для R |
| Викиданные | Клиентская библиотека API для «Викиданных» |
| Википедия | Оболочка API MediaWiki |
| викитакса | Таксономическая информация из Википедии |
| с | Выполнить код с временно измененным глобальным состоянием |
| wordcloud | Word Clouds |
| Воррмс | Клиент Всемирного регистра морских видов (WoRMS) |
| xcms | Анализ данных ЖХ / МС и ГХ / МС |
| xgboost | Extreme Gradient Boosting (Экстремальное усиление градиента) |
| XLSX | Читать |
| xlsxjars | Package required POI jars для пакета xlsx |
| XML | Инструменты для синтаксического анализа и генерации XML в R и S-Plus |
| xml2 | Разобрать XML |
| x таблица | Экспорт таблиц в LaTeX или HTML |
| xts | Расширяемый временной ряд |
| XVector | Представление и управление внешними последовательностями |
| ямл | Методы преобразования данных R в YAML и обратно |
| z Композиции | Обработка нулей и недетектов в наборах композиционных данных |
| зиллот | Несколько |
| застежка-молния | Межплатформенное сжатие «zip» |
| zlibbioc | Zlib-1 в упаковке R.2,5 |
| зоопарк | S3 Инфраструктура для регулярных и нерегулярных временных рядов (упорядоченные наблюдения Z) |
| основание | Базовый пакет R |
| пыльник | Bootstrap Functions (первоначально Анджело Канти для S) |
| класс | Функции для классификации |
| кластер | Поиск групп в данных: расширенный кластерный анализ Rousseeuw et al. |
| codetools | Инструменты анализа кода для R |
| компилятор | Пакет компилятора R |
| наборов данных | Пакет наборов данных R |
| иностранный | Чтение данных, хранящихся в Minitab |
| графика | Графический пакет R |
| gr | Графические устройства R и поддержка цветов и шрифтов |
| сетка | Сетевой графический пакет |
| KernSmooth | Функции для сглаживания ядра, поддерживающие Wand & Jones (1995) |
| решетка | Trellis Graphics для R |
| МАССА | Функции поддержки и наборы данных для Venables и Ripley’s MASS |
| Матрица | Классы и методы с разреженными и плотными матрицами |
| методы | Формальные методы и классы |
| MGCV | Машина для смешанных вычислений GAM с автоматической оценкой гладкости |
| NLME | Линейные и нелинейные модели смешанных эффектов |
| сеть | Нейронные сети с прямой связью и полиномиальные лог-линейные модели |
| параллельно | Поддержка параллельных вычислений в R |
| rpart | Рекурсивное разбиение на разделы и деревья регрессии |
| пространственный | Функции для кригинга и анализа точечных шаблонов |
| шлицы | Сплайновые функции и классы регрессии |
| статистика | Пакет статистики R |
| статистика4 | Статистические функции с использованием классов S4 |
| выживание | Анализ выживаемости |
| tcltk | Интерфейс Tcl / Tk |
| инструменты | Инструменты для разработки пакетов |
| утилит | Пакет R Utils |
| Имя | Описание |
|---|---|
| a4Core | Базовый пакет для автоматизированного анализа массивов Affymetrix |
| a4Preproc | Пакет предварительной обработки для автоматизированного анализа массива Affymetrix |
| абинд | Объединить многомерные массивы |
| acepack | ACE и AVAS для выбора множественных регрессионных преобразований |
| адабаг | Применяет мультиклассовый AdaBoost.M1 |
| адажио | Процедуры дискретной и глобальной оптимизации |
| ade4 | Анализ экологических данных: исследовательские и евклидовы методы в науках об окружающей среде |
| adegenet | Исследовательский анализ генетических и геномных данных |
| Приверженец | Соблюдение режима приема лекарств |
| орехи | Отбор проб MCMC без разворота для моделей ADMB и TMB |
| affxparser | SDK для анализа файлов Affymetrix |
| affy | Методы для массивов аффиметричных олигонуклеотидов |
| affyio | Инструменты для анализа файлов данных Affymetrix |
| affyPLM | Методы подбора моделей на уровне зонда |
| AGH матрица | Матрицы родства для диплоидных и автополиплоидных видов |
| Agricolae | Статистические процедуры для сельскохозяйственных исследований |
| акима | Интерполяция нерегулярных и регулярных данных |
| ALDEx2 | Анализ дифференциальной численности с учетом вариации выборки |
| AlgDesign | Алгоритмический экспериментальный план |
| Амп | Другой пакет многомерного анализа |
| Амелия | Программа для недостающих данных |
| анимация | Галерея анимаций в статистике и утилиты для создания анимаций |
| аннаффи | Инструменты аннотации для биологических метаданных Affymetrix |
| аннотировать | Аннотация к микрочипам |
| АннотацияDbi | Интерфейс базы данных аннотаций |
| AnnotationFilter | Средства для фильтрации аннотационных ресурсов биопроводников |
| AnnotationHub | Клиент для доступа к ресурсам AnnotationHub |
| annotSnpStats | Аннотированные объекты SnpMatrix |
| кластер | Кластеризация распространения сродства |
| обезьяна | Анализы филогенетики и эволюции |
| рычаг | Анализ данных с использованием регрессии и многоуровневых / иерархических моделей |
| аромат.свет | Облегченные методы нормализации и визуализации данных микромассивов с использованием только базовых типов данных R |
| arrayQualityMetrics | Отчет о показателях качества для наборов данных микрочипов |
| напористый | Читаемые функции проверки для обеспечения целостности кода |
| assertive.base | Легкое ядро «напористого» пакета |
| assertive.code | Утверждения для проверки свойств кода |
| напористый.данные | Утверждения для проверки свойств данных |
| assertive.data.uk | Утверждения для проверки свойств строк |
| assertive.data.us | Утверждения для проверки свойств строк |
| assertive.datetimes | Утверждения для проверки свойств даты и времени |
| assertive.files | Утверждения для проверки свойств файлов |
| напористый.матрицы | Утверждения для проверки свойств матриц |
| напористые. Модели | Утверждения для проверки свойств моделей |
| настр. Номера | Утверждения для проверки свойств чисел |
| assertive.properties | Утверждения для проверки свойств переменных |
| напористое. Отражение | Утверждения для проверки состояния R |
| напористый.наборы | Утверждения для проверки свойств наборов |
| assertive.strings | Утверждения для проверки свойств строк |
| assertive.types | Утверждения для проверки типов переменных |
| утверждают, что | Easy Pre и Post Assertions |
| автокарта | Пакет автоматической интерполяции |
| backports | Реализации функций, введенных с R-3.0,0 |
| бальное платье | Гибкий |
| BAMMtools | Анализ и визуализация макроэволюционной динамики на филогенетических деревьях |
| base64 | Кодер и декодер Base64|
| base64enc | Инструменты для кодирования base64 |
| базовый уровень | Базовая коррекция спектров |
| байес | Байесовский вывод для маркетинга / микроэконометрики |
| байесовский участок | Построение байесовских моделей |
| базар | Разные базовые функции |
| BB | Решение и оптимизация крупномасштабных нелинейных систем |
| bbmle | Инструменты для общей оценки максимального правдоподобия |
| bdsmatrix | Подпрограммы для блочно-диагональных симметричных матриц |
| шарик | Оценка качества и низкоуровневый анализ данных Illumina BeadArray |
| BeadDataPackR | Сжатие данных Illumina BeadArray |
| beanplot | Визуализация через Beanplots (например, Boxplot / Stripchart / Violin Plot) |
| BEDMatrix | Извлечение генотипов из PLINK.кровать файл |
| bestglm | Лучшее подмножество утилит GLM и регрессии |
| BGData | Набор пакетов для анализа больших геномных данных |
| BGLR | Байесовская обобщенная линейная регрессия |
| BH | Заголовочные файлы Boost C ++ |
| BiasedUrn | Распространение предвзятых моделей урн |
| бибтекс | Bibtex Parser |
| biganalytics | Утилиты для больших.матрица ‘Объекты из пакета’ bigmemory ‘ |
| big.char | предоставляет очень большие векторы строк символов |
| big.data.frame | Расширить big.char и bigmemory big.matrix для поддержки объектов, похожих на данные, превышающие RAM, в R. |
| biglm | линейные модели с ограниченной памятью и обобщенные линейные модели |
| bigmemory | Управление большими матрицами с общей памятью и файлами с отображением в память |
| bigmemory.Шри | Интерфейс общих ресурсов для пакетов Bigmemory Project |
| BigVAR | Методы уменьшения размерности многомерных временных рядов |
| связующее | Параметризованные активные привязки |
| bindrcpp | Интерфейс ‘Rcpp’ для активных привязок |
| Биобаза | Biobase: основные функции для биокондуктора |
| BiocGenerics | S4 общие функции для Bioconductor |
| BiocInstaller | Установить / обновить Bioconductor |
| BiocParallel | Биокондукторные установки для параллельной оценки |
| BioGeoBEARS | Биогеография с байесовским (и вероятностным) эволюционным анализом в сценариях R |
| БИОМАРТ | Интерфейс к базам данных BioMart (e.г. Ансамбль |
| биомформат | Пакет интерфейса для формата файла БИОМ |
| Биостринги | Эффективное манипулирование биологическими нитями |
| biovizBase | Базовые графические утилиты для визуализации геномных данных. |
| двудольные | Визуализация двудольных сетей и расчет некоторых (экологических) индексов |
| бит | Класс для векторов 1-битных логических значений |
| бит 64 | Класс S3 для векторов 64-битных целых чисел |
| битопс | Побитовые операции |
| капля | Простой класс S3 для представления векторов двоичных данных (BLOBS) |
| блочное моделирование | Обобщенное и классическое блочное моделирование стоимостных сетей |
| полужирный | Интерфейс API Bold Systems |
| Стрела | Байесовское объектно-ориентированное моделирование |
| BoomSpikeSlab | MCMC для регрессии выступов и плит |
| пыльник | Bootstrap Functions (первоначально Анджело Канти для S) |
| варево | Структура шаблонов для создания отчетов |
| метла | Преобразование объектов статистического анализа в аккуратные фреймы данных |
| BSgenome | Программная инфраструктура для эффективного представления полных геномов и их SNP |
| BSgenome.Hsapiens.UCSC.hg19 | полногеномные последовательности для Homo sapiens (версия UCSC hg19) |
| БСТС | Байесовские структурные временные ряды |
| бумфантер | Bump Hunter (Охотник на ударов) |
| BurStFin | Burns Statistics Financial |
| Каир | Графическое устройствоR, использующее графическую библиотеку cairo для создания высококачественного растрового изображения (PNG |
| калибровка | Калибровка осей диаграммы рассеяния и двух диаграмм |
| звонивший | Позвонить R из R |
| КАМЕРА | Сборник аннотаций методов масс-спектрометрии |
| легковой автомобиль | Компаньон по прикладной регрессии |
| автомобильДанные | Сопутствующий набор данных прикладной регрессии |
| каретка | Классификация и регрессионное обучение |
| caИнструменты | Инструменты: статистика движущегося окна |
| CCA | Канонический корреляционный анализ |
| куб. | Коэффициент корреляции согласованности для повторяющихся (и неповторяющихся) измерений |
| ccdrAlgorithm | CCDr Алгоритм для изучения разреженных гауссовских байесовских сетей |
| Cellranger | Преобразование диапазонов ячеек электронной таблицы в строки и столбцы |
| мат | Быстрая и универсальная проверка аргументов |
| ChemoSpec | Исследовательская хемометрия для спектроскопии |
| палочки для еды | Файл snp.матрица и классы X.snp.matrix |
| хрон | Хронологические объекты, которые могут обрабатывать дату и время |
| круглая | Круговая визуализация |
| cladoRcpp | C ++ реализации филогенетических расчетов кладогенеза |
| класс | Функции для классификации |
| classInt | Выберите одномерные интервалы классов |
| cleangeo | Очистка геометрии от пространственных объектов |
| кли | Помощники для разработки интерфейсов командной строки |
| зажим | Чтение и запись из системного буфера обмена |
| ключ | Кластерные ансамбли |
| кластер | Поиск групп в данных: расширенный кластерный анализ Rousseeuw et al. |
| Генерация кластера | Генерация случайных кластеров (с заданной степенью разделения) |
| clusterProfiler | статистический анализ и визуализация функциональных профилей генов и генных кластеров |
| cnv | Обнаружение изменения количества копий путем секвенирования |
| код | Анализ и диагностика вывода для MCMC |
| codetools | Инструменты анализа кода для R |
| монета | Процедуры условного вывода в среде тестирования перестановок |
| цветовое пространство | Манипуляции с цветовым пространством |
| подборщик цветов | Инструмент выбора цвета для блеска и выбора цветов на графиках |
| комбинат | утилит комбинаторики |
| commonmark | Высокопроизводительный рендеринг CommonMark и Github Markdown в R |
| сравнить | Сравнение объектов на предмет различий |
| Комплекс | Создание сложных тепловых карт |
| композиции | Анализ композиционных данных |
| CompRandFld | Анализ случайных полей на основе составного правдоподобия |
| вогнутый человек | Очень быстрый алгоритм 2D вогнутой оболочки |
| CondReg | Оценка регуляризованной ковариации числа условий |
| конфигурация | Управление значениями конфигурации для конкретной среды |
| корпкор | Эффективная оценка ковариации и (частичной) корреляции |
| covr | Тестовое покрытие для пакетов |
| коровник | Оптимизированная тема сюжета и аннотации сюжета для «ggplot2» |
| CpGassoc | Связь между метилированием и интересующим фенотипом |
| мелок | Цветной терминал выхода |
| ясли | Цензурированная регрессия с условной гетероскедастичностью |
| crmn | CCMN и другие методы НОРМАЛИЗАЦИИ для данных метаболомики |
| крючком | Помощник по реализации для [и [<- пользовательских матричных типов |
| переходные помехи | Интерактивность виджетов для виджетов HTML |
| crul | HTTP-клиент |
| кубатура | Адаптивная многомерная интеграция по гиперкубам |
| локон | Современный и гибкий веб-клиент для R |
| CVST | Быстрая перекрестная проверка посредством последовательного тестирования |
| cvИнструменты | Инструменты перекрестной проверки для регрессионных моделей |
| дагитти | Графический анализ структурных причинных моделей |
| DASTool | DAS Tool — Инструмент агрегирования и оценки дерепликации для метагеномики с разрешением генома |
| ТАБЛИЦА ДАННЫХ | Файловый доступ к большим матрицам, хранящимся на жестком диске, в двоичном формате |
| данные.Таблица | Расширение `data.frame` |
| дата | Функции для обработки дат |
| DBI | R Интерфейс базы данных |
| dbplyr | Серверная часть dplyr для баз данных |
| преобразователь постоянного тока | Служебные функции для кривых Давида |
| ддальфа | Классификация на основе глубины и расчет глубины данных |
| отладка | Отладочные пакеты R |
| DelayedArray | Отложенные операции с объектами, подобными массивам |
| deldir | Триангуляция Делоне и мозаика Дирихле (Вороного) |
| денстрип | Полоски плотности и другие методы для компактной иллюстрации распределений |
| DEoptimR | Оптимизация дифференциальной эволюции в Pure R |
| depmixS4 | Модели зависимых смесей — Скрытые марковские модели GLM и других распределений в S4 |
| Deriv | Символическая дифференциация |
| desc | Управление файлами описания |
| DESeq | Дифференциальный анализ экспрессии генов на основе отрицательного биномиального распределения |
| DESeq2 | Дифференциальный анализ экспрессии генов на основе отрицательного биномиального распределения |
| deSolve | Решатели для начальных задач дифференциальных уравнений (ODE) |
| инструменты разработчика | Инструменты, упрощающие разработку пакетов R |
| dfoptim | Оптимизация без производных |
| дихромат | Цветовые схемы для дихроматов |
| diffusionMap | Карта диффузии |
| дайджест | Создание компактных хеш-дайджестов объектов R |
| тусклый красный | Основа для уменьшения размерности |
| диптест | Статистические данные теста погружения Хартигана для одномодальности — исправлено |
| дискретный алгоритм | Алгоритм координатного спуска для изучения разреженных дискретных байесовских сетей |
| дисмо | Моделирование распространения видов |
| диверсити | Сравнительный «филогенетический» анализ диверсификации |
| длм | Байесовский анализ и анализ вероятности динамических линейных моделей |
| doBy | Групповая статистика |
| ДО.db | Набор карт аннотаций, описывающих всю онтологию болезни |
| doMC | Адаптер для каждого параллельного порта для параллельного подключения |
| doПараллельный | Адаптер для каждого параллельного порта для «параллельного» пакета |
| doRNG | Универсальный воспроизводимый параллельный сервер для циклов foreach |
| ДОЗА | Семантический и расширенный анализ онтологии болезней |
| СЕЙЧАС | Переходник для каждого параллельного порта для пакета «снег» |
| dotCall64 | Расширенный интерфейс посторонних функций, поддерживающий длинные векторы |
| dplyr | Грамматика обработки данных |
| DRR | Уменьшение размерности с помощью регрессии |
| DT | Обертка библиотеки JavaScript ‘DataTables’ |
| ДТВ | Алгоритмы динамического искажения времени |
| dupRadar | Оценка уровня дупликации в наборах данных RNA-Seq |
| диграфы | Интерфейс к интерактивной библиотеке графиков временных рядов Dygraphs |
| dynamicTreeCut | Методы обнаружения кластеров в дендрограммах иерархической кластеризации |
| e1071 | Прочие функции Департамента статистики |
| земля | Сплайны с многомерной адаптивной регрессией |
| EbayesThresh | Эмпирическое определение порогового значения Байеса и связанные с ним методы |
| EB Изображение | Набор инструментов для обработки и анализа изображений для R |
| EBSeq | Пакет R для анализа дифференциальной экспрессии генов и изоформ данных РНК-seq |
| крайR | Эмпирический анализ данных цифровой экспрессии генов в R |
| eDNAoccupancy | Многомасштабное моделирование занятости данных ДНК окружающей среды |
| яйцо | Расширения для ggplot2: Custom Geom |
| эллипс | Функции для рисования эллипсов и эллипсоподобных доверительных областей |
| emdbook | Вспомогательные функции и данные для «Экологических моделей и данных» |
| эмулятор | Байесовская эмуляция компьютерных программ |
| энергия | Электронная статистика: многомерный вывод через энергию данных |
| EnsDb.Hsapiens.v75 | Пакет аннотаций на основе Ensembl |
| ensembldb | Утилиты для создания и использования баз данных аннотаций на основе Ensembl |
| equateIRT | IRT Методы приравнивания |
| оценка | Инструменты для оценки оцениваемости линейных прогнозов |
| EthSEQ | Этническая аннотация из данных секвенирования всего экзома |
| оценить | Инструменты синтаксического анализа и оценки, которые предоставляют более подробную информацию, чем стандартные |
| evd | Функции для экстремального распределения значений |
| экспм. | Матрица экспоненты |
| быстро Adaboost | Быстрое внедрение Adaboost |
| fastcluster | Процедуры быстрой иерархической кластеризации для R и Python |
| fastICA | Алгоритмы FastICA для выполнения ICA и прогнозирования |
| фастматч | Функция быстрого совпадения () |
| fastseg | fastseg — алгоритм быстрой сегментации |
| f Основы | Rmetrics — рынки и базовая статистика |
| FD | Измерение функционального разнообразия (ФД) по нескольким признакам |
| fda | Анализ функциональных данных |
| FDb.InfiniumMethylation.hg19 | Пакет аннотаций для зондов метилирования ДНК Illumina Infinium |
| fdth | Таблицы распределения частот |
| и далее | Хранение больших объемов данных с эффективным использованием памяти и функции быстрого доступа |
| fftwtools | Оболочка для ‘FFTW3’ включает: Одномерное одномерное |
| fГарх | Rmetrics — Авторегрессионное условное гетероскедастическое моделирование |
| FGN | Аппроксимация модели временного ряда с дробным гауссовым шумом и степенным законом затухания |
| fgsea | Анализ быстрого обогащения набора генов |
| поля | Инструменты для пространственных данных |
| FinTS | Companion to Tsay (2005) Анализ финансовых временных рядов |
| fitdistrplus | Помощь в согласовании параметрического распределения с данными без цензуры или цензуре |
| подходит.модели | Сравнить подогнанные модели |
| под отбортовку | Семья регрессии Лассо |
| Flexmix | Моделирование гибкой смеси |
| FNN | Алгоритмы и приложения быстрого поиска ближайшего соседа |
| для кошек | Инструменты для работы с категориальными переменными (факторами) |
| каждый | предоставляет конструкцию цикла по каждому элементу для R |
| прогноз | Функции прогнозирования для временных рядов и линейных моделей |
| иностранный | Чтение данных, хранящихся в Minitab |
| формат R | Автоматическое форматирование кода R |
| Формула | Формулы расширенной модели |
| фпк | Гибкие процедуры для кластеризации |
| fracdiff | Дробно-разностная ARIMA, также известная как ARFIMA (стр. |
| fst | Молниеносная сериализация кадров данных для R |
| бесполезно.регистратор | Утилита регистрации для R |
| беспол. Матрица | Генерация случайных матриц и манипуляции с ними |
| бесполезные варианты | Управление бесполезными опциями |
| будущее | Унифицированная параллельная и распределенная обработка в R для всех |
| future.apply | Применить функцию к элементам параллельно с использованием фьючерсов |
| GA | Генетические алгоритмы |
| GA Сокращенный | Аббревиатуры Меры с использованием генетических алгоритмов |
| зазор | Пакет генетического анализа |
| пробоотборник | Данные от Gapminder |
| гбм | Обобщенные модели ускоренной регрессии |
| гкрма | Регулировка фона с использованием информации о последовательности |
| gdalUtils | Оболочки для утилит библиотеки абстракции геопространственных данных (GDAL) |
| gdata | Различные инструменты программирования R для обработки данных |
| gdmp | Управление геномными данными |
| gdsfmt | R Интерфейс для файлов структуры геномных данных CoreArray (GDS) |
| gdtools | Утилиты для графического рендеринга |
| GEEM | Решите обобщенные оценочные уравнения |
| geepack | Пакет обобщенных оценочных уравнений |
| Гейген | Вычислить обобщенные собственные значения |
| Гейгера | Анализ эволюционной диверсификации |
| GenABEL | анализ ассоциации SNP по всему геному |
| GenABEL.данные | Пакет содержит данные, которые используются GenABEL в качестве примера и тестовых функций. |
| пол | Предсказать пол по именам, используя исторические данные |
| генфильтр | genefilter: методы фильтрации генов из высокопроизводительных экспериментов |
| генплоттер | Функции, связанные с графикой для Bioconductor |
| GeneSelector | Стабильность и агрегирование ранжированных списков генов |
| генетика | Популяционная генетика |
| genlasso | Алгоритм пути для обобщенных задач лассо |
| GenomeInfoDb | Утилиты для управления хромосомными и другими идентификаторами seqname |
| GenomeInfoDbData | Поисковые таблицы по идентификаторам видов и таксономии, используемые GenomeInfoDb |
| GenomicAlignments | Представление коротких геномных выравниваний и манипулирование ими |
| Геномные особенности | Инструменты для создания и управления аннотациями, ориентированными на стенограмму |
| Геномные диапазоны | Представление и манипулирование геномными интервалами и переменными, определенными вдоль генома |
| геометрия | Создание сетки и тесселяция поверхности |
| GEOquery | Получить данные из NCBI Gene Expression Omnibus (GEO) |
| геосфера | Сферическая тригонометрия |
| getopt | C-Like ‘getopt’ Поведение |
| GetoptLong | Анализ аргументов командной строки и интерполяции переменных |
| Галли | Расширение до ggplot2 |
| гигабайт | Инструменты визуализации геномных данных |
| ggdendro | Создание дендрограмм и древовидных диаграмм с помощью ggplot2 |
| ggjoy | Joyplots в ‘ggplot2’ |
| г / м | Функции для графических марковских моделей |
| ggplot2 | Создание элегантных визуализаций данных с использованием грамматики графики |
| ggplot2movies | Данные о фильмах |
| ггпубр | Готовые к публикации графики на основе‘ggplot2’ |
| гг. | Визуальное исследование случайных лесов |
| гррепель | Автоматически размещать неперекрывающиеся текстовые метки с помощью ‘ggplot2’ |
| ggridge | Участки Ridgeline в ‘ggplot2’ |
| ggsci | Научный журнал и тематические цветовые палитры Sci-Fi для ‘ggplot2’ |
| ggsignif | Значения скобок для ‘ggplot2’ |
| ggtree | пакет R для визуализации и аннотации филогенетических деревьев с их ковариатами и другими связанными данными |
| ggvis | Интерактивная грамматика графики |
| GIGrvg | Генератор случайных переменных для распределения GIG |
| git2r | предоставляет доступ к репозиториям Git |
| стекло | Графическая лассо-оценка гауссовских графических моделей |
| глм2 | Подбор обобщенных линейных моделей |
| glmmLasso | Выбор переменных для обобщенных линейных смешанных моделей с помощью L1-штрафной оценки |
| glmnet | Регуляризованные обобщенные линейные модели лассо и эластичной сети |
| GlobalOptions | Создание функций для получения или установки глобальных параметров |
| глобальные | Идентифицировать глобальные объекты в выражениях R |
| клей | Интерпретируемые строковые литералы |
| gmailr | Доступ к Gmail RESTful API |
| гмодели | Различные инструменты программирования R для подгонки модели |
| г / м | Арифметика с множественной точностью |
| ГО.db | Набор карт аннотаций, описывающих всю генную онтологию |
| GOSemSim | GO-терминов Меры семантического сходства |
| гауэр | Расстояние Гауэра |
| GP Вращение | Коэффициент вращенияGPA |
| гплощадки | Различные инструменты программирования R для построения графиков данных |
| график | graph: пакет для обработки структур данных графа |
| gridBase | Интеграция базовой и сеточной графики |
| сетка Дополнительная | Прочие функции для «сеточной» графики |
| сеткаSVG | Экспорт графики сетки как SVG |
| grplasso | Подгонка указанных пользователем моделей со штрафом за групповое лассо |
| грпрег | Пути регуляризации для регрессионных моделей с сгруппированными ковариатами |
| гсс | Общие сглаживающие сплайны |
| гстат | Пространственное и пространственно-временное геостатистическое моделирование |
| гсубфн | Утилиты для строк и аргументов функций |
| г Таблица | Расстановка Grobs в таблицах |
| инструменты | Различные инструменты программирования R |
| GUESSFM | Использование GUESS для точного картографирования |
| хэш-карта | Более быстрая хеш-карта |
| гавань | Импорт и экспорт «SPSS» |
| HDF5R | Интерфейс к формату двоичных данных HDF5 |
| HDMD | Инструменты статистического анализа молекулярных данных большого размера (HDMD) |
| гексбин | Процедуры шестиугольного биннинга |
| высокий | Подсветка синтаксиса для исходного кода R |
| HKпроцесс | Процесс Херста-Колмогорова |
| Hmisc | Harrell Разное |
| hms | Pretty Time of Day (Красивое время суток) |
| подкова | Реализация Horseshoe Prior |
| л.с. | Атлас белков человека в R |
| htmlТаблица | Расширенные таблицы для Markdown / HTML |
| HTML-инструменты | Инструменты для HTML |
| HTMLвиджеты | HTML-виджеты для R |
| httpcode | Помощник кода состояния HTTP |
| httpuv | HTTP и серверная библиотека WebSocket |
| httr | Инструменты для работы с URL-адресами и HTTP |
| огромный | Оценка неориентированного графа большой размерности |
| hunspell | Высокопроизводительный стержень |
| писатель | HTML Writer — выводит объекты R в формате HTML. |
| hydroGOF | Функции согласия для сравнения смоделированных и наблюдаемых гидрологических временных рядов |
| гидротСМ | Управление временными рядами |
| гиперспек | Работа с гиперспектральными данными |
| ica | Независимый компонентный анализ |
| igraph | Сетевой анализ и визуализация |
| иллюминация | Разбор выходных файлов микрочипов Illumina |
| вмененный | вменено: Вменение для данных микрочипа |
| индексов | Взаимоотношения между видами и группами участков |
| рядный | Функции встроенного C |
| intansv | Интегративный анализ структурных вариаций |
| InteractiveDisplayBase | Базовый пакет для яркого веб-отображения объектов Bioconductor |
| интервалы | Инструменты для работы с точками и интервалами |
| ИОНИЗЕР | Инструменты оценки качества данных Oxford Nanopore MinION |
| IPO | Автоматическая оптимизация параметров обработки данных XCMS |
| IPred | Улучшенные предсказатели |
| IPW | Оценка обратных вероятностных весов |
| IRanges | Инфраструктура для управления интервалами в последовательностях |
| ИК дисплей | Дисплейное оборудование ‘Jupyter’ |
| IRkernel | Родное ядро R для Jupyter Notebook |
| Ирлба | Быстрая декомпозиция усеченных сингулярных чисел и анализ главных компонент для больших плотных и разреженных матриц |
| itcSegment | Сегментация отдельных крон деревьев |
| итераторы | предоставляет конструкцию итератора для R |
| itertools | Инструменты итератора |
| jagsUI | Обертка вокруг rjags для оптимизации анализа JAGS |
| Джомо | Многоуровневое совместное моделирование множественной импутации |
| jpeg | Чтение и запись изображений JPEG |
| jsonlite | Надежный |
| кебаб | Анализ биологических последовательностей на основе ядра |
| КЕГГ.db | Набор карт-аннотаций для KEGG |
| KEGGgraph | KEGGgraph: Графический подход к KEGG PATHWAY в R и Bioconductor |
| KEGGпрофиль | Пакет аннотации и визуализации для данных экспрессии нескольких типов и нескольких групп в пути KEGG |
| КЕГГРЕСТ | REST-доступ к KEGG на стороне клиента |
| керас | R Интерфейс для «Кераса» |
| kerasR | R Интерфейс к библиотеке глубокого обучения Keras |
| кернлаб | Лаборатория машинного обучения на основе ядра |
| KernSmooth | Функции для сглаживания ядра, поддерживающие Wand & Jones (1995) |
| КФАС | Фильтр Калмана и сглаживатель для моделей пространства состояний экспоненциального семейства |
| kimisc | Разные функции Кирилла |
| родство2 | Родословные функции |
| КЛАР | Классификация и визуализация |
| вязальщица | Универсальный пакет для создания динамических отчетов в R |
| маркировка | Маркировка оси |
| с маркировкой | Манипулирование помеченными данными |
| лямбда.р | Моделирование данных с помощью функционального программирования |
| лямбда-инструменты | Инструменты для моделирования данных с помощью функционального программирования |
| лар | Регрессия наименьшего угла |
| стрельба из лассо | Решатель регуляризованной регрессии (лассо) L1 с использованием алгоритма циклического координатного спуска, известного как лассо-съемка |
| позже | Утилиты для отложенного выполнения функции |
| решетка | Trellis Graphics для R |
| решетка | Дополнительные графические утилиты на основе решетки |
| лава | модели со скрытыми переменными |
| лава | Анализ скрытых переменных |
| лава.опрос | Комплексное геодезическое моделирование структурных уравнений (SEM) |
| лазевал | Ленивая (нестандартная) оценка |
| ЛДкорСВ | Неравновесие по сцеплению, исправленное структурой и родством |
| LDheatmap | Графическое отображение неравновесия по парному сцеплению между SNP |
| листовка | Создание интерактивных веб-карт с помощью библиотеки JavaScript ‘Leaflet’ |
| листовка.дополнительные услуги | Дополнительные функции для пакета «листовка» |
| прыжков | Выбор подмножества регрессии |
| LearnBayes | Функции для изучения байесовского вывода |
| lfmm | Смешанные модели с латентным фактором |
| LiblineaR | Модели линейного прогнозирования на основе библиотеки C / C ++ LIBLINEAR |
| крышка | Обработка и визуализация данных бортового LiDAR для лесного хозяйства |
| лимма | Линейные модели для данных микрочипов |
| limSolve | Решение линейных обратных моделей |
| LinkedMatrix | Матрицы со связями по столбцам и строкам |
| линтр | Линтер для R кода |
| слушать | Среды, ведущие себя (почти) как списки |
| lme4 | Линейные модели со смешанными эффектами с использованием ‘Eigen’ и S4 |
| люмен | Эластичная сетка линейной смешанной модели |
| lmmlasso | Линейные модели со смешанными эффектами с лассо |
| лмтест | Тестирование моделей линейной регрессии |
| locfit | Локальная регрессия |
| сан. | Эффективная перекрестная проверка с исключениями и WAIC для байесовских моделей |
| lpSolve | Интерфейс к Lp_solve v.5.5 для решения линейных / целочисленных программ |
| LSGL | Линейное несколько выходных разреженных групп лассо |
| lsmeans | Метод наименьших квадратов |
| лтса | Анализ линейных временных рядов |
| лубридат | Сделать работу со свиданиями немного проще |
| магия | Создание и исследование магических квадратов |
| магриттр | Оператор прямого канала для R |
| MAIT | Статистический анализ метаболических данных |
| MALDIquant | Количественный анализ данных масс-спектрометрии |
| манипулировать | Интерактивные графики для RStudio |
| manageWidget | Добавьте еще больше интерактивности в интерактивные диаграммы |
| mapdata | Дополнительные базы данных карт |
| mapedit | Интерактивное редактирование пространственных данных в R |
| mapproj | Картографические проекции |
| карт | Нарисовать географические карты |
| maptools | Инструменты для чтения и работы с пространственными объектами |
| mapview | Интерактивный просмотр пространственных данных в R |
| уценка | Рендеринг ‘Markdown’ для R |
| МАРСС | Многомерное авторегрессионное моделирование в пространстве состояний |
| МАССА | Функции поддержки и наборы данных для Venables и Ripley’s MASS |
| MassSpecWavelet | Обработка масс-спектра с помощью вейвлет-алгоритмов |
| Матрица | Классы и методы с разреженными и плотными матрицами |
| matrixcalc | Сборник функций для матричных вычислений |
| MatrixModels | Моделирование с разреженными и плотными матрицами |
| matrixStats | Функции, применяемые к строкам и столбцам матриц (и к векторам) |
| MaxentVariableSelection | Выбор наилучшего набора соответствующих переменных окружающей среды вместе с оптимальным множителем регуляризации для моделирования максимальной ниши |
| мклуст | Моделирование гауссовой смеси для модельно-ориентированной кластеризации |
| мкМК | Цепь Маркова Монте-Карло |
| MCMCpack | Марковская цепь Монте-Карло (MCMC) в упаковке |
| mcmcplots | Создание графиков из выходных данных MCMC |
| МДА | Смесь и гибкий дискриминантный анализ |
| mdatools | Многомерный анализ данных для хемометрики |
| памятка | Запоминание функций |
| memuse | Утилиты оценки памяти |
| MESS | Разные эзотерические статистические сценарии |
| метаболомика | Анализ данных метаболизма |
| MetaboSignal | MetaboSignal: сетевой подход к наложению и изучению метаболических и сигнальных путей KEGG |
| метапа | Мета-анализ значений значимости |
| метилКит | Анализ метилирования ДНК по результатам высокопроизводительного бисульфитного секвенирования |
| метилуми | Обработка данных метилирования Illumina |
| Метрики | Метрики оценки для машинного обучения |
| MGCV | Машина для смешанных вычислений GAM с автоматической оценкой гладкости |
| мыши | Многомерный расчет с помощью цепных уравнений |
| микровставка | Пангеномный анализ микробов |
| микросекунд | Базовая обработка биологической последовательности |
| мим | Сопоставление имен файлов с типами MIME |
| минфи | Анализ массивов метилирования ДНК Illumina Infinium |
| miniUI | Блестящие виджеты пользовательского интерфейса для маленьких экранов |
| мин. Упаковка.lm | R Интерфейс нелинейного алгоритма наименьших квадратов Левенберга-Марквардта, найденный в MINPACK |
| minqa | Алгоритмы оптимизации без производных с помощью квадратичной аппроксимации |
| мирт | Теория отклика многомерного предмета |
| разное | Разные 3D-графики |
| miscИнструменты | Разные инструменты и утилиты |
| missForest | Непараметрический расчет отсутствующих значений с использованием случайного леса |
| mitml | Инструменты для множественного импутации в многоуровневом моделировании |
| mitools | Инструменты для множественного вменения отсутствующих данных |
| mixOmics | Проект интеграции данных Omics |
| mixtools | Инструменты для анализа моделей конечной смеси |
| мл | Проблемы с тестом машинного обучения |
| mnormt | Многомерное нормальное и t-распределение |
| МодельМетрики | Быстрый расчет показателей модели |
| модель | Функции моделирования, работающие с трубой |
| модельные инструменты | Инструменты и классы для статистических моделей |
| миль в минуту | Методы многомерной проекции |
| mpoly | Символьные вычисления и многое другое с многомерными многочленами |
| мсм | Марковские и скрытые марковские модели с несколькими состояниями в непрерывном времени |
| MSnbase | Базовые функции и классы для масс-спектрометрии и протеомики |
| МТС | Универсальный набор инструментов для анализа многомерных временных рядов (MTS) и оценки многомерных моделей волатильности |
| мульткомп | Одновременный вывод в общих параметрических моделях |
| многопространственный CCM | Мультипространственное конвергентное кросс-картографирование |
| multiwayvcov | Многосторонняя стандартная кластеризация ошибок |
| мульттест | Проверка множественных гипотез на основе повторной выборки |
| munsell | Утилиты для использования цветов Манселла |
| мВтнорм | Многомерные нормальные и t-распределения |
| MWASTИнструменты | MWASTools: интегрированный конвейер для проведения исследований ассоциаций в масштабе всего метаболома |
| микен | Доступ к MyGene.Инфо_ услуги |
| mzID | Парсер mzIdentML для R |
| mzR | парсер для netCDF |
| НАДА | Необнаружение и анализ данных для экологических данных |
| нацерв | Интерфейс ‘NatureServe’ |
| нкбит | получить и построить таксономические данные NBCI |
| нкврег | Пути регуляризации для моделей SCAD и MCP Penalized Regression |
| Нельдермид | R Порт модуля Neldermead ‘Scilab’ |
| сеть | Классы для реляционных данных |
| нейронная сеть | Обучение нейронных сетей |
| nleqslv | Решение систем нелинейных уравнений |
| NLME | Линейные и нелинейные модели смешанных эффектов |
| нлоптр | R интерфейс для NLopt |
| НЛП | Инфраструктура обработки естественного языка |
| NMF | Алгоритмы и структура для неотрицательной матричной факторизации (NMF) |
| сеть | Нейронные сети с прямой связью и полиномиальные лог-линейные модели |
| NOISeq | Исследовательский анализ и дифференциальная экспрессия данных RNA-seq |
| nor1mix | Нормальные (1-d) модели смесей (классы и методы S3) |
| нп | Непараметрические методы сглаживания ядра для смешанных типов данных |
| число | Точные числовые производные |
| олиго | Инструменты предварительной обработки массивов олигонуклеотидов |
| олигоКлассы | Классы для массивов с высокой пропускной способностью, поддерживаемые oligo и crlmm |
| openNLP | Интерфейс инструментов Apache OpenNLP |
| openNLPdata | Apache OpenNLP Jar и базовые модели английского языка |
| openssl | Набор инструментов для шифрования |
| openxlsx | Читать |
| оптексты | Инструменты для поддержки оптимизации, возможно, с использованием границ и масок |
| optimbase | ПортR модуля Scilab optimbase |
| optimimplex | R Порт модуля Optimimplex ‘Scilab’ |
| optimx | A Замена и расширение функции optim () |
| optparse | Анализатор параметров командной строки |
| порядковый номер | Модели регрессии для порядковых данных |
| ординация Двойственность | Выполняет ортогональное разложение |
| ОрганизмDbi | Программное обеспечение для обеспечения плавного взаимодействия различных пакетов баз данных |
| орг.Hs.eg.db | Аннотация генома для человека |
| ортополином | Набор функций для ортогональных и ортонормированных многочленов |
| пакрат | Система управления зависимостями для проектов и их зависимостей пакетов R |
| памр | Pam: прогнозный анализ для микрочипов |
| сковорода | Множественный расчет для многомерной панели или кластерных данных |
| parallelDist | Параллельное вычисление матрицы расстояний с использованием нескольких потоков |
| перегородки | Аддитивные разбиения целых чисел |
| стр. | Добавление индикатора выполнения к функциям * apply |
| pbdZMQ | Программирование с большими данными — интерфейс с ZeroMQ |
| pbivnorm | Векторизованный двумерный нормальный CDF |
| пбкртест | Параметрический бутстрап и методы на основе Кенварда Роджера для сравнения смешанных моделей |
| pbmcapply | Отслеживание прогресса Mc * pply с помощью индикатора выполнения |
| пкал | Методы графических моделей и причинно-следственных связей |
| шт Методы | Коллекция методов PCA |
| pcaPP | Надежный PCA от Projection Pursuit |
| пегас | Система анализа популяций и эволюционной генетики |
| оштрафовано | Штрафные оценки L1 (лассо и слитное лассо) и L2 (гребень) в GLM и в модели Кокса |
| PerformanceAnalytics | Эконометрические инструменты для анализа эффективности и рисков |
| переставить | Функции для генерации ограниченных перестановок данных |
| фангорн | Филогенетическая реконструкция и анализ |
| тепловая карта | Pretty Heatmaps |
| филобаза | Базовый пакет для филогенетических структур и сравнительных данных |
| филолм | Филогенетическая линейная регрессия |
| филокарта | Филогенетическое стохастическое картирование |
| филосек | Обработка и анализ данных высокопроизводительной переписи микробиома |
| фитинструменты | Филогенетические инструменты для сравнительной биологии (и других вещей) |
| Пикассо | Алгоритм разреженной стрельбы с калибровкой по траектории |
| столб | Цветное форматирование столбцов |
| pinfsc50 | Последовательность(‘FASTA’) |
| растровое изображение | Bitmap Images (« Pixel Maps ) » |
| pkgconfig | Частная конфигурация для пакетов R |
| производитель упаковок | Утилиты разработки для пакетов R |
| ИПК | Инфраструктура открытого ключа для R на основе сертификата X.509 Стандарт |
| плогр | Библиотека журналов C ++ ‘plog’ |
| участок3D | Построение многомерных данных |
| плотно | Создание интерактивной веб-графики с помощью plotly.js |
| plotmo | Построение остатков модели |
| плотрикс | Различные функции построения графиков |
| пожалуйста | Частичные наименьшие квадраты и регрессия главных компонентов |
| plsgenomics | Анализ PLS для геномики |
| пожалуйста | Регрессия частичных наименьших квадратов для обобщенных линейных моделей |
| плир | Инструменты для колки |
| png | Чтение и запись изображений PNG |
| полином | Набор функций для реализации класса для одномерных полиномиальных манипуляций |
| PopGenome | Эффективный швейцарский армейский нож для геномного анализа населения |
| pophelper | Таблица |
| ПОР. | Пакет R для организации и визуализации данных секвенирования нанопор |
| poweRlaw | Анализ распределений с тяжелыми хвостами |
| ppcor | Частичная и получастичная (частичная) корреляция |
| прабклу | Функции для кластеризации присутствия-отсутствия |
| pracma | Практические числовые математические функции |
| похвала | Похвалить пользователей |
| препроцесс Core | Набор функций предварительной обработки |
| Присутствие Отсутствие | Оценка модели присутствия-отсутствия. |
| prettyunits | Довольно |
| pROC | Отображение и анализ кривых ROC |
| процесс x | Выполнение и управление системными процессами |
| продлим | Оценка предела продукта для анализа истории цензурированных событий |
| прогресс | Индикатор выполнения терминала |
| proj4 | Простой интерфейс к библиотеке картографических проекций PROJ.4 |
| обещания | Абстракции для асинхронного программирования на основе обещаний |
| пропр | Расчет пропорциональности между векторами композиционных данных |
| ProtGenerics | Общие функции S4 для инфраструктуры протеомики биокондукторов |
| прото | Прототип объектно-ориентированного программирования |
| прокси | Меры расстояния и подобия |
| прыр | Инструменты для вычислений на языке |
| шт. | Вычислительная лаборатория политологии |
| псих | Процедуры психологической |
| мурлыкать | Инструменты функционального программирования |
| муррррлир | Инструменты на пересечении ‘purrr’ и ‘dplyr’ |
| qdap | Устранение разрыва между качественными данными и количественным анализом Словари |
| qdap | Словари и списки слов для пакета ‘qdap’ |
| qdapRegex | Удаление регулярного выражения |
| qdapИнструменты | Инструменты для пакета qdap |
| qpcR | Моделирование и анализ данных ПЦР в реальном времени |
| qqman | Q-Q и графики Манхэттена для данных GWAS |
| кварт | Инструменты для анализа экспериментов с QTL |
| quadprog | Функции для решения задач квадратичного программирования. |
| Quantmod | Система количественного финансового моделирования |
| квант | Квантильная регрессия |
| вопросник | Функции, упрощающие обработку опросов |
| qvalue | Оценка Q-значения для контроля вероятности ложного обнаружения |
| R2admb | Интерфейсные функции от ADMB до R |
| R2GUESS | Функции оболочки для GUESS |
| R2HTML | Экспорт в HTML для объектов R |
| R2jags | Использование R для запуска ‘JAGS’ |
| R2WinBUGS | Запуск WinBUGS и OpenBUGS из R / S-PLUS |
| R6 | Классы со справочной семантикой |
| радиатор | Исследование данных RADseq |
| Случайные поля | Моделирование и анализ случайных полей |
| RandomFieldsUtils | Утилиты для моделирования и анализа случайных полей |
| случайный Лес | Случайные леса Бреймана и Катлера для классификации и регрессии |
| randomForestSRC | Случайные леса для выживания |
| randtoolbox | Набор инструментов для генерации псевдо- и квазислучайных чисел и тестов ГСЧ |
| рейнджер | Быстрое внедрение случайных лесов |
| РАНН | Быстрый поиск ближайшего соседа (библиотека ANN) с использованием метрики L2 |
| рАРПАК | Решатели для крупномасштабных задач на собственные значения и SVD |
| растр | Анализ и моделирование географических данных |
| растровый | Методы визуализации растровых данных |
| Р.базовый | [R] Библиотека классов — автономные основные функции [УСТАРЕЛО] |
| RBGL | Интерфейс к библиотеке графиков BOOST |
| Rcgmin | Минимизация нелинейных функций с сопряженным градиентом |
| RColorBrewer | Палитры ColorBrewer |
| Rcpp | Бесшовная интеграция R и C ++ |
| RcppArmadillo | Интеграция ‘Rcpp’ для шаблонной библиотеки линейной алгебры ‘Armadillo’ |
| RcppEigen | Интеграция ‘Rcpp’ для ‘собственной’ шаблонной библиотеки линейной алгебры |
| RcppGSL | Интеграция ‘Rcpp’ для векторов и матриц ‘GNU GSL’ |
| Rcpp Параллельный | Инструменты параллельного программирования для ‘Rcpp’ |
| RcppProgress | Прерывистый индикатор выполнения с поддержкой OpenMP для C ++ в пакетах R |
| RcppRoll | Эффективные прокатные / оконные операции |
| RcppZiggurat | ‘Rcpp’ Интеграция различных реализаций обычного ГСЧ «зиккурата» |
| RCurl | Общая сеть (HTTP / FTP /…) Клиентский интерфейс для R |
| rda | Регулярный дискриминантный анализ усохших центроидов |
| R.устройства | Унифицированная обработка графических устройств |
| считыватель | Чтение прямоугольных текстовых данных |
| чтениеxl | Чтение файлов Excel |
| рецептов | Инструменты предварительной обработки для создания проектных матриц |
| реестр | Инфраструктура для реестров пакетов R |
| регресс | Гауссовские линейные модели с линейной ковариационной структурой |
| матч-реванш | Сопоставление регулярных выражений с более приятным «API» |
| рентрез | ‘Entrez’ в R |
| отчетов | Помощь в написании академических статей и других отчетов |
| представитель | Сериализуемые представления |
| представитель | Подготовьте воспроизводимый пример кода через буфер обмена |
| изменить форму | Гибкое изменение формы данных |
| изменить форму2 | Гибкое изменение формы данных: перезагрузка пакета изменения формы |
| ResourceSelection | Функции выбора ресурса (вероятность) для данных о доступности и использовании |
| сетчатая | Интерфейс для Python |
| рекс | Дружественные регулярные выражения |
| репокит | R Обертки для EXPOKIT; Другие матричные функции |
| ргдал | привязки для библиотеки абстракции геопространственных данных |
| rgeos | Интерфейс для Geometry Engine — открытый исходный код (GEOS) |
| rgl | 3D-визуализация с использованием OpenGL |
| Рграфвиз | Предоставляет возможности построения графиков для объектов R-графика. |
| rhdf5 | Интерфейс HDF5 к R |
| рирбапс | рирбапов |
| RhpcBLASctl | Управление количеством потоков на «BLAS» |
| Рхтслиб | Библиотека высокопроизводительного секвенирования HTSlib в виде пакета R |
| R Внутри | Классы C ++ для встраивания R в приложения C ++ |
| Рио | Швейцарский армейский нож для ввода-вывода данных |
| рит | Клиент интегрированной системы таксономической информации |
| RJAGS | Байесовские графические модели с использованием MCMC |
| rJava | Низкоуровневый интерфейс R для Java |
| RJSON | JSON для R |
| RJSONIO | Сериализовать объекты R в JSON |
| rlang | Функции для базовых типов и функций Core R и Tidyverse |
| rlas | Чтение и запись двоичных файлов в форматах las и laz, используемых для данных дистанционного зондирования |
| rlecuyer | R Интерфейс для ГСЧ с несколькими потоками |
| rmarkdown | динамических документов для R |
| Р.методыS3 | Упрощенные методы S3 |
| Rmisc | Rmisc: Райан Разное |
| RMTstat | Распределения |
| RMySQL | Интерфейс базы данныхи драйвер MySQL для R |
| RnBeads | RnBeads |
| rncl | Интерфейс к библиотеке классов Nexus |
| RNeXML | Семантически богатый ввод-вывод для формата NeXML |
| rngtools | Служебные функции для работы с генераторами случайных чисел |
| rngWELL | Набор инструментов для генераторов случайных чисел WELL |
| прочный | Порт S + «Надежная библиотека» |
| надежное основание | Базовая надежная статистика |
| ROC | утилиты для ОКР |
| ROCR | Визуализация работы оценочных классификаторов |
| Р.оо | R Объектно-ориентированное программирование со ссылками или без них |
| ротл | Интерфейс к API «Открытого Древа Жизни» |
| roxygen2 | Встроенная документация для R |
| rpart | Рекурсивное разбиение на разделы и деревья регрессии |
| об / мин | Рекурсивно-разделенная модель смеси |
| RPostgreSQL | R Интерфейс к системе баз данных PostgreSQL |
| rprojroot | Поиск файлов в подкаталогах проекта |
| rrBLUP | Регрессия хребта и другие ядра для геномной селекции |
| rrcov | Масштабируемые надежные оценщики с высокой точкой пробоя |
| rredlist | Клиент Красного списка МСОП |
| ррпак | Регрессия пониженного ранга |
| Rsamtools | Двоичное выравнивание (BAM) |
| rsconnect | Интерфейс развертывания для документов R Markdown и блестящих приложений |
| RSkittleBrewer | Развлечения с цветами R |
| rslurm | Отправка расчетов R в кластер Slurm |
| RSM | Анализ поверхности отклика |
| Rsolnp | Общая нелинейная оптимизация |
| RSpectra | Решатели для крупномасштабных задач на собственные значения и SVD |
| RSQLite | Интерфейс SQLite для R |
| рстан | R Интерфейс со станцией |
| rstanarm | Байесовское прикладное регрессионное моделирование через Стэн |
| rstantools | Инструменты для разработки R-пакетов, взаимодействующих с ‘Stan’ |
| rstudioapi | Безопасный доступ к RStudio API |
| Rsubread | Выравнивание последовательностей подпочтений для R |
| rtracklayer | ИнтерфейсR к файлам аннотаций генома и браузеру генома UCSC |
| Рцне | T-распределенное стохастическое соседнее вложение с использованием реализации Barnes-Hut |
| RUnit | Инфраструктура модульного тестированияR |
| Р.утилиты | Различные утилиты программирования |
| ruv | Обнаружение и удаление нежелательных вариаций с помощью отрицательных элементов управления |
| rvcheck | R / Проверка версии пакета |
| версии | Запрос версий R |
| рвест | Легко собирать (очищать) веб-страницы |
| Rvmmin | Минимизация нелинейной функции переменной метрики |
| rworldmap | Отображение глобальных данных |
| S4Vectors | S4 реализация векторных и списковых объектов |
| ПРОДАЖИ | Elastic Net и (Adaptive) Lasso Penalized Sparse Asymmetric Least Squares (SALES) и Coupled Sparse Asymmetric Least Squares (COSALES) с использованием алгоритмов координатного спуска и проксимального градиента |
| самр | SAM: Анализ значимости микрочипов |
| бутерброд | Оценщики робастных ковариационных матриц |
| спутник | Обработка и обработка данных дистанционного зондирования |
| весы | Функции масштабирования для визуализации |
| диаграмма рассеяния3d | 3D-диаграмма рассеяния |
| правила подсчета очков | Правила оценки для параметрических и имитированных прогнозов распределения |
| SDMИнструменты | Инструменты моделирования распространения видов: инструменты для обработки данных, связанных с упражнениями по моделированию распространения видов |
| см. GSDM | Оптимизированные функции для моделирования распространения видов в исследовательской группе SEEG |
| сегментированный | Модели регрессии с оценкой контрольных точек / точек изменения |
| выбор | Преобразование селекторов CSS в выражения XPath |
| чувствительность | Анализ глобальной чувствительности выходных данных модели |
| seqinr | Поиск и анализ биологических последовательностей |
| setRNG | Set (Normal) Генератор случайных чисел и начальное число |
| настройки | Диспетчер параметров программного обеспечения для R |
| Сёра | Инструменты для геномики одиночных клеток |
| SF | Простые функции для R |
| sfsmisc | Утилиты от ‘Seminar fuer Statistik’ ETH Zurich |
| sglOptim | Универсальный решатель разреженного группового лассо |
| форма | Функции для построения графических фигур |
| блестящий | Платформа веб-приложений для R |
| shinyjs | Легко улучшите пользовательский опыт ваших блестящих приложений за считанные секунды |
| шинистан | Интерактивная визуальная и числовая диагностика и апостериорный анализ для байесовских моделей |
| блестящие темы | Темы для Shiny |
| ShortRead | FASTQ ввод и управление |
| сиггены | Множественное тестирование с использованием SAM и эмпирических байесовских подходов Эфрона |
| SimCorMultRes | Моделирует коррелированные полиномиальные ответы |
| СКАТ | Тест ассоциации ядра SNP-Set (последовательность) |
| захлопнуть | разреженные легкие массивы и матрицы |
| сыщик | Инструменты для исследования RNA-Seq |
| sn | Косо-нормальные и родственные распределения, такие как Skew-t |
| сна | Инструменты для анализа социальных сетей |
| снег | Простая сеть рабочих станций |
| снегопад | Более простые кластерные вычисления (на основе снега). |
| snp Готово | Подготовка наборов генотипических данных для проведения геномного анализа |
| SNP Связь | Набор инструментов для параллельных вычислений для анализа взаимосвязи и главных компонентов данных SNP |
| snpStats | классы и методы SnpMatrix и XSnpMatrix |
| сольриум | Универсальный интерфейс R для Solr |
| лет | Решение уравнений смешанной модели в R |
| исходные инструменты | Инструменты для чтения |
| SP | Классы и методы пространственных данных |
| пространство-время | Классы и методы пространственно-временных данных |
| спам | МатрицаSPArse Matrix |
| спарсебн | Изучение разреженных байесовских сетей на основе многомерных данных |
| sparsebnUtils | Утилиты для изучения разреженных байесовских сетей |
| разреженный | Разреженная линейная алгебра |
| редкий | Пакет для разреженной оценки VAR / VECM |
| пространственный | Функции для кригинга и анализа точечных шаблонов |
| Пространственно-временный | Оценка пространственно-временной модели |
| spData | Наборы данных для пространственного анализа |
| spDataLarge | Большие наборы данных для пространственного анализа |
| спдеп | Пространственная зависимость: схемы взвешивания |
| спидглм | Подгонка линейных и обобщенных линейных моделей к большим наборам данных |
| SpiecEasi | разреженная обратная ковариация для экологического статистического вывода |
| splancs | Анализ пространственных и пространственно-временных точек |
| раздельная стеки | Объединение и преобразование наборов данных после разделения составных значений |
| spls | Регрессия и классификация разреженных частичных наименьших квадратов (SPLS) |
| sqldf | Управление фреймами данных R с помощью SQL |
| КВАДРАТ | Квадратные методы экстраполяции для ускорения монотонных алгоритмов, подобных ЭМ |
| конюшня | Функции стабильного распределения |
| Стандартные заголовки | Заголовочные файлы C ++ для Stan |
| стат. | Статистические функции для распределений вероятностей |
| statmod | Статистическое моделирование |
| statnet.общий | Общие сценарии и утилиты R, используемые программным обеспечением проекта Statnet |
| струнный исполнитель | Приближенное сопоставление строк и функции расстояния между строками |
| стринги | Средства обработки символьных строк |
| струна | Простой |
| структура | Тестирование |
| субплекс | Оптимизация без ограничений с использованием алгоритма субплексора |
| Итоги эксперимента | Контейнер SummarizedExperiment |
| опрос | Анализ комплексных выборочных обследований |
| выживание | Анализ выживаемости |
| sva | Анализ суррогатных переменных |
| svДиалоги | ‘SciViews’ — стандартные диалоговые окна для Windows |
| SVG Аннотация | Инструменты для пост-обработки графиков SVG, созданных в R |
| свглит | Графическое устройство SVG |
| svGUI | SciViews — Управление графическим интерфейсом пользователя в R |
| свЕд. | SciViews GUI API — Модульное тестирование |
| symDMatrix | Разделенные симметричные матрицы |
| синбрид | Структура анализа данных геномного прогнозирования с использованием R |
| targetSeqView | Просмотр выравнивания по кандидатным структурным вариантным локусам |
| желто-коричневый | Матрицы чистой ковариации с использованием теории случайных матриц и оценок сжатия для оптимизации портфеля |
| желто-коричневый.типы | Общие типы для желто-коричневых |
| налогообложение | Таксономическая информация со всего Интернета |
| tclust | Надежная кластеризация с обрезкой |
| TeachingDemos | Демонстрации для преподавания и обучения |
| тензорA | Расширенная арифметика тензоров с именованными индексами |
| тензорный поток | R Интерфейс для TensorFlow |
| testthat | Модульное тестирование для R |
| тфрун | Инструменты тренировочного прогона для TensorFlow |
| TH.данные | Архив данныхTH |
| threejs | Интерактивные трехмерные точечные диаграммы |
| тибл. | Простые фреймы данных |
| тидир | Легко приводите данные в порядок с помощью функций spread () и gather () |
| приборка | Выбрать из набора строк |
| тидиверс | Простая установка и загрузка Tidyverse |
| tiff | Чтение и запись изображений TIFF |
| время Дата | Rmetrics — хронологические и календарные объекты |
| timeSeries | Rmetrics — Объекты финансовых временных рядов |
| tinytex | Вспомогательные функции для установки и обслуживания TeX Live |
| тм | Пакет интеллектуального анализа текста |
| treeio | Базовые классы и функции для ввода и вывода филогенетического дерева |
| трехбородый | ‘Radix’ Trees in ‘Rcpp’ |
| тримкластер | Кластерный анализ с обрезкой |
| усеченная норма | Усеченное нормальное распределение |
| серия | Анализ временных рядов и вычислительные финансы |
| серияChaos | Анализ нелинейных временных рядов |
| цнэ | T-распределенное стохастическое соседнее вложение для R (t-SNE) |
| TTR | Технические правила торговли |
| танг | Набор инструментов для взвешивания и анализа неэквивалентных групп |
| TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene | Пакет аннотаций для объекта (ов) TxDb |
| ucminf | Универсальная неограниченная нелинейная оптимизация |
| уд2 | Наручники Удуниц-2 для R |
| шт. | Единицы измерения для векторов R |
| UpSetR | Более масштабируемая альтернатива диаграмм Венна и Эйлера для визуализации пересекающихся множеств |
| urca | Тесты единичного корня и коинтеграции для данных временных рядов |
| urltools | Векторизованные инструменты для обработки и анализа URL |
| корень | Тесты единичного корня для сезонных временных рядов |
| utf8 | Обработка текста Unicode |
| uuid | Инструменты для создания и обработки UUID |
| V8 | Встроенный движок JavaScript для R |
| VariantAnnotation | Аннотация генетических вариантов |
| вари | Моделирование VAR |
| varSelRF | Выбор переменных с использованием случайных лесов |
| vcd | Визуализация категориальных данных |
| vcfR | Управление и визуализация данных VCF |
| веганский | Пакет «Экология сообщества» |
| VEGAWES | Пакет для выполнения вариационной сегментации количества копий для данных WES |
| Диаграмма Венна | Создание графиков Венна и Эйлера с высоким разрешением |
| веннейлер | Диаграммы Венна и Эйлера |
| ВГАМ | Векторные обобщенные линейные и аддитивные модели |
| виридис | Карты цветов по умолчанию из matplotlib |
| viridisLite | Карты цветов по умолчанию из matplotlib (облегченная версия) |
| всн | Стабилизация и калибровка дисперсии для данных микрочипа |
| вейвлеты | Пакет функций для вычисления вейвлет-фильтров |
| волнистый тонкий | Базовые вейвлет-процедуры для одно- |
| wavethresh | Статистика и преобразования вейвлетов |
| Вт | Дикая двоичная сегментация для обнаружения множественных точек изменения |
| webshot | Делайте скриншоты веб-страниц |
| WGCNA | Взвешенный корреляционный сетевой анализ |
| ус | {{усы}} для R |
| Викиданные | Клиентская библиотека API для «Викиданных» |
| Википедия | Оболочка API MediaWiki |
| викитакса | Таксономическая информация из Википедии |
| с | Выполнить код с временно измененным глобальным состоянием |
| wordcloud | Word Clouds |
| Воррмс | Клиент Всемирного регистра морских видов (WoRMS) |
| xcms | Анализ данных ЖХ / МС и ГХ / МС |
| xgboost | Extreme Gradient Boosting (Экстремальное усиление градиента) |
| XLSX | Читать |
| xlsxjars | Package required POI jars для пакета xlsx |
| XML | Инструменты для синтаксического анализа и генерации XML в R и S-Plus |
| xml2 | Разобрать XML |
| x таблица | Экспорт таблиц в LaTeX или HTML |
| xts | Расширяемый временной ряд |
| XVector | Представление и управление внешними последовательностями |
| ямл | Методы преобразования данных R в YAML и обратно |
| z Композиции | Обработка нулей и недетектов в наборах композиционных данных |
| зиллот | Несколько |
| застежка-молния | Межплатформенное сжатие «zip» |
| zlibbioc | Zlib-1 в упаковке R.2,5 |
| зоопарк | S3 Инфраструктура для регулярных и нерегулярных временных рядов (упорядоченные наблюдения Z) |
| основание | Базовый пакет R |
| пыльник | Bootstrap Functions (первоначально Анджело Канти для S) |
| класс | Функции для классификации |
| кластер | Поиск групп в данных: расширенный кластерный анализ Rousseeuw et al. |
| codetools | Инструменты анализа кода для R |
| компилятор | Пакет компилятора R |
| наборов данных | Пакет наборов данных R |
| иностранный | Чтение данных, хранящихся в Minitab |
| графика | Графический пакет R |
| gr | Графические устройства R и поддержка цветов и шрифтов |
| сетка | Сетевой графический пакет |
| KernSmooth | Функции для сглаживания ядра, поддерживающие Wand & Jones (1995) |
| решетка | Trellis Graphics для R |
| МАССА | Функции поддержки и наборы данных для Venables и Ripley’s MASS |
| Матрица | Классы и методы с разреженными и плотными матрицами |
| методы | Формальные методы и классы |
| MGCV | Машина для смешанных вычислений GAM с автоматической оценкой гладкости |
| NLME | Линейные и нелинейные модели смешанных эффектов |
| сеть | Нейронные сети с прямой связью и полиномиальные лог-линейные модели |
| параллельно | Поддержка параллельных вычислений в R |
| rpart | Рекурсивное разбиение на разделы и деревья регрессии |
| пространственный | Функции для кригинга и анализа точечных шаблонов |
| шлицы | Сплайновые функции и классы регрессии |
| статистика | Пакет статистики R |
| статистика4 | Статистические функции с использованием классов S4 |
| выживание | Анализ выживаемости |
| tcltk | Интерфейс Tcl / Tk |
| инструменты | Инструменты для разработки пакетов |
| утилит | Пакет R Utils |
Теория динамических систем
Теория динамических систем — это область прикладной математики, используемая для описания поведения сложных динамических систем, обычно с использованием дифференциальных уравнений или разностных уравнений.Когда используются дифференциальные уравнения, теория называется непрерывных динамических систем . Когда используются разностные уравнения, теория называется дискретными динамическими системами . Когда временная переменная проходит через набор, который дискретен на некоторых интервалах и непрерывен на других интервалах или является любым произвольным набором времени, таким как канторный набор, тогда получаются динамические уравнения на временных шкалах. Некоторые ситуации также можно моделировать смешанными операторами, такими как дифференциально-разностные уравнения.
Эта теория имеет дело с долгосрочным качественным поведением динамических систем и изучением решений уравнений движения систем, которые в основном являются механическими по своей природе; хотя это включает в себя как планетные орбиты, так и поведение электронных схем и решения уравнений в частных производных, которые возникают в биологии. Большая часть современных исследований сосредоточена на изучении хаотических систем.
Эта область исследований также называется просто Динамические системы , Теория систем или дольше Математическая теория динамических систем и Математическая теория динамических систем .
Обзор
Теория динамических систем и теория хаоса имеют дело с долгосрочным качественным поведением динамических систем. Здесь основное внимание уделяется не поиску точных решений уравнений, определяющих динамическую систему (что часто безнадежно), а, скорее, ответам на такие вопросы, как «Будет ли система стабилизироваться в долгосрочной перспективе, и если да, то какие?». возможны установившиеся состояния? »или« Зависит ли долгосрочное поведение системы от ее начального состояния? »
Важной целью является описание неподвижных точек или устойчивых состояний данной динамической системы; это значения переменной, которые не изменятся со временем.Некоторыми из этих фиксированных точек являются привлекательных , что означает, что если система запускается в соседнем состоянии, она будет сходиться к фиксированной точке.
Точно так же интересуют периодических точек , состояний системы, которые повторяются через несколько временных шагов. Периодические точки также могут быть привлекательными. Теорема Сарковского представляет собой интересное утверждение о числе периодических точек одномерной дискретной динамической системы.
Даже простые нелинейные динамические системы часто демонстрируют почти случайное, совершенно непредсказуемое поведение, которое было названо хаосом .Раздел динамических систем, который занимается чистым определением и исследованием хаоса, называется теорией хаоса.
История
Концепция теории динамических систем берет свое начало в механике Ньютона. Здесь, как и в других естественных и инженерных дисциплинах, правило эволюции динамических систем неявно задается соотношением, которое дает состояние системы только на короткое время в будущем.
До появления быстрых вычислительных машин решение динамической системы требовало сложных математических методов и могло быть выполнено только для небольшого класса динамических систем.
Некоторые отличные презентации математической теории динамических систем включают Бельтрами (1987), Люенбергер (1979), Падуло и Арбиб (1974) и Строгац (1994). [1]
Концепции
Динамические системы
Основная статья: Динамическая система (определение)Концепция динамической системы — это математическая формализация любого фиксированного «правила», которое описывает временную зависимость положения точки в ее окружающем пространстве. Примеры включают математические модели, которые описывают качание маятника часов, поток воды в трубе и количество рыб каждую весну в озере.
Динамическая система имеет состояние , определяемое набором действительных чисел или, в более общем смысле, набором точек в соответствующем пространстве состояний . Небольшие изменения в состоянии системы соответствуют небольшим изменениям в числах. Числа также являются координатами геометрического пространства — многообразия. Правило эволюции динамической системы — это фиксированное правило, которое описывает, какие будущие состояния следуют из текущего состояния. Правило детерминировано: для заданного временного интервала только одно будущее состояние следует из текущего состояния.
Динамизм
Динамизм, также называемый динамической гипотезой или динамической гипотезой в когнитивной науке или динамического познания , представляет собой новый подход в когнитивной науке, примером которого является работа философа Тима ван Гелдера. Он утверждает, что дифференциальные уравнения больше подходят для моделирования познания, чем более традиционные компьютерные модели.
Нелинейная система
Основная статья: Нелинейная системаВ математике нелинейная система — это система, которая не является линейной, т.е.е. система, которая не удовлетворяет принципу суперпозиции. Менее технически нелинейная система — это любая проблема, для которой переменная (переменные), которую необходимо решить, не может быть записана как линейная сумма независимых компонентов. Неоднородная система, которая является линейной помимо наличия функции независимых переменных, является нелинейной согласно строгому определению, но такие системы обычно изучаются наряду с линейными системами, потому что они могут быть преобразованы в линейную систему до тех пор, пока конкретное решение известно.
Связанные поля
Арифметическая динамика
- Арифметическая динамика — это область, возникшая в 1990-х годах, которая объединяет две области математики, динамические системы и теорию чисел. Классически дискретная динамика относится к изучению итерации собственных карт комплексной плоскости или реальной линии. Арифметическая динамика — это изучение теоретико-числовых свойств целочисленных, рациональных, p -адических и / или алгебраических точек при многократном применении полиномиальной или рациональной функции.
Теория хаоса
- Теория хаоса описывает поведение определенных динамических систем, то есть систем, состояние которых изменяется со временем, которые могут демонстрировать динамику, очень чувствительную к начальным условиям (обычно называемую эффектом бабочки). В результате такой чувствительности, проявляющейся в экспоненциальном росте возмущений начальных условий, поведение хаотических систем оказывается случайным. Это происходит, даже если эти системы являются детерминированными, что означает, что их будущая динамика полностью определяется их начальными условиями, без каких-либо случайных элементов.Такое поведение известно как детерминированный хаос или просто хаос .
Сложные системы
- Сложные системы — это научная область, изучающая общие свойства систем, которые считаются сложными в природе, обществе и науке. Его также называют теорией сложных систем , наукой о сложности , изучением сложных систем и / или науками о сложности . Ключевыми проблемами таких систем являются трудности с их формальным моделированием и симуляцией.С этой точки зрения в различных контекстах исследования сложные системы определяются на основе их различных атрибутов.
- Изучение сложных систем придает новую жизнь многим областям науки, где более типичная редукционистская стратегия потерпела неудачу. Сложные системы поэтому часто используется как широкий термин, охватывающий исследовательский подход к проблемам во многих различных дисциплинах, включая нейронауки, социальные науки, метеорологию, химию, физику, информатику, психологию, искусственную жизнь, эволюционные вычисления, экономику, предсказание землетрясений и т. Д. молекулярная биология и исследования природы самих живых клеток.
Теория управления
- Теория управления — это междисциплинарный раздел инженерии и математики, который занимается влиянием на поведение динамических систем.
Эргодическая теория
- Эргодическая теория — это раздел математики, изучающий динамические системы с инвариантной мерой и связанные с ними проблемы. Его первоначальное развитие было мотивировано проблемами статистической физики.
Функциональный анализ
- Функциональный анализ — это раздел математики, в частности анализа, связанный с изучением векторных пространств и операторов, действующих на них.Его исторические корни лежат в изучении функциональных пространств, в частности преобразований функций, таких как преобразование Фурье, а также в изучении дифференциальных и интегральных уравнений. Это использование слова функциональный восходит к вариационному исчислению, подразумевая функцию, аргумент которой является функцией. Его использование в целом приписывают математику и физику Вито Вольтерре, а его основание в значительной степени приписывают математику Стефану Банаху.
Графические динамические системы
- Концепция графических динамических систем (GDS) может использоваться для захвата широкого спектра процессов, происходящих в графах или сетях.Основная тема математического и вычислительного анализа GDS состоит в том, чтобы связать их структурные свойства (например, возможность подключения к сети) и возникающую в результате глобальную динамику.
Проектируемые динамические системы
- Спроектированные динамические системы — это математическая теория, изучающая поведение динамических систем, в которых решения ограничены набором ограничений. Дисциплина имеет общие связи и приложения как со статическим миром задач оптимизации и равновесия, так и с динамическим миром обыкновенных дифференциальных уравнений.Спроецированная динамическая система задается потоком спроецированного дифференциального уравнения.
Символьная динамика
- Символьная динамика — это практика моделирования топологической или гладкой динамической системы дискретным пространством, состоящим из бесконечных последовательностей абстрактных символов, каждый из которых соответствует состоянию системы, причем динамика (эволюция) задается оператором сдвига.
Системная динамика
- Системная динамика — это подход к пониманию поведения сложных систем во времени.Он имеет дело с внутренними контурами обратной связи и временными задержками, которые влияют на поведение всей системы. [2] Что отличает использование системной динамики от других подходов к изучению сложных систем, так это использование контуров обратной связи, запасов и потоков. Эти элементы помогают описать, как даже кажущиеся простыми системы демонстрируют непонятную нелинейность.
Топологическая динамика
- Топологическая динамика — это раздел теории динамических систем, в котором качественные, асимптотические свойства динамических систем изучаются с точки зрения общей топологии.
Приложения
В биомеханике
В спортивной биомеханике теория динамических систем появилась в науках о движении как жизнеспособная основа для моделирования спортивных результатов. С точки зрения динамических систем, двигательная система человека представляет собой очень сложную сеть взаимозависимых подсистем (например, дыхательных, кровеносных, нервных, скелетно-мышечных, перцептивных), которые состоят из большого количества взаимодействующих компонентов (например, клеток крови, кислорода молекулы, мышечная ткань, метаболические ферменты, соединительная ткань и кости).В теории динамических систем модели движения возникают в результате общих процессов самоорганизации физических и биологических систем. [3]
В когнитивных науках
Теория динамических систем применялась в области нейробиологии и когнитивного развития, особенно в неопиажеских теориях когнитивного развития. Это убеждение, что когнитивное развитие лучше всего представлено физическими теориями, а не теориями, основанными на синтаксисе и ИИ.Он также считает, что дифференциальные уравнения являются наиболее подходящим инструментом для моделирования поведения человека. Эти уравнения интерпретируются как представление когнитивной траектории агента в пространстве состояний. Другими словами, сторонники динамики утверждают, что психология должна быть (или есть) описанием (с помощью дифференциальных уравнений) познания и поведения агента при определенных внешних и внутренних давлениях. Также часто используется язык теории хаоса.
В нем ум ученика достигает состояния дисбаланса, когда старые шаблоны ломаются.Это фазовый переход когнитивного развития. Самоорганизация (спонтанное создание взаимосвязанных форм) наступает, когда уровни активности связываются друг с другом. Новообразованные макроскопические и микроскопические структуры поддерживают друг друга, ускоряя процесс. Эти связи формируют структуру нового состояния порядка в сознании посредством процесса, называемого зубчатым (повторяющееся нарастание и коллапс сложной работы). Это новое, новое состояние является прогрессивным, дискретным, своеобразным и непредсказуемым. [4]
Теория динамических систем недавно была использована для объяснения давно остающейся без ответа проблемы в развитии ребенка, известной как ошибка A-not-B. [5]
В человеческом развитии
Теория динамических систем в применении к психологии развития была разработана Эстер Телен, доктором философии. в Университете Индианы в Блумингтоне. Телен заинтересовалась психологией развития благодаря своему интересу и обучению поведенческой биологии. Она задалась вопросом, имеют ли «фиксированные паттерны действий» или повторяющиеся движения, наблюдаемые у птиц и других животных, также отношение к контролю и развитию человеческих младенцев [6]
Согласно Миллеру (2002) [7] , теория динамических систем является самой широкой и всеобъемлющей из всех теорий развития ». Эта теория пытается охватить все возможные факторы, которые могут действовать в любой данный момент развития; он рассматривает развитие с многих уровней (от молекулярного до культурного) и временных масштабов (от миллисекунд до лет) [8] . Развитие рассматривается как постоянное, плавное, возникающее или нелинейное и многоопределенное [9] . Наибольшее влияние теория динамических систем оказала на раннее развитие сенсомоторной системы [10] .
Эстер Телен считала, что разработка требует глубоко встроенной и непрерывно связанной динамической системы.Типичный взгляд, представленный Р. Д. Бером, показал, что информация из мира передается нервной системе, которая управляет телом, а интерн взаимодействует с миром. Вместо этого Эстер Телен предлагает систему развития, которая имеет постоянное и двунаправленное взаимодействие между миром, нервной системой и телом. [11]
Верхняя панель: Мир доставляет информацию в нервную систему (НС), которая направляет тело, которое взаимодействует с миром. Нижняя панель: три компонента как вложенные и связанные динамические системы, в которых взаимодействия являются непрерывными и двунаправленными.Представление о разработке динамических систем имеет три важных особенности, которые отличают его от традиционной модели ввода-вывода. Система должна быть прежде всего множественной причинной и самоорганизующейся. Это означает, что поведение — это шаблон, сформированный из нескольких компонентов во взаимодействии, и ни один из них не является более привилегированным, чем другой. Отношения между несколькими частями — это то, что помогает обеспечить порядок и структуру системы. Во-вторых, динамическая система зависит от времени, делая текущее состояние функцией предыдущего состояния, а будущее состояние функцией текущего состояния.Третья особенность — относительная устойчивость динамической системы. Для изменения системы необходима слабая стабильность, позволяющая компонентам реорганизоваться в другое выраженное поведение. Разработка — это последовательность периодов времени, когда стабильность является низкой, что дает возможность новой разработки, и где стабильность стабильна с меньшим изменением структуры. [12]
Ранние исследования Эстер Телен моторного поведения младенца (особенно шага, пинания и касания) привели ее к неудовлетворенности существующими теориями и подтолкнули к взглядам на динамические системы.Предыдущие взгляды на развитие рассматривали младенцев как пассивные, а двигательное развитие младенцев — как результат генетически детерминированного плана развития. В своей работе Телен обнаружила, что вес и пропорции тела младенцев, позы, эластичность и инерционные свойства мышц, а также характер задачи и окружающей среды в равной степени влияют на двигательный результат. Младенцы могут «самостоятельно собирать» новые двигательные паттерны в новых ситуациях. Развитие происходит в отдельных детях, решающих индивидуальные проблемы по-своему [13] .Поскольку каждый ребенок отличается своим телом, нервной системой и повседневным опытом, ход развития предсказать практически невозможно. Есть несколько путей развития [14] . Развитие — это не просто результат генетики или окружающей среды, а скорее переплетение событий в данный момент [15] . Наибольшее влияние теория динамических систем оказала на раннем сенсомоторном развитии [16] .
См.
Джером Р. Шаблон: Thelen, E., & Bates, E. (2003). Коннекционизм и динамические системы: действительно ли они разные? Наука о развитии, 6, 378-391.Дополнительная литература
- Фредерик Дэвид Абрахам (1990), Визуальное введение в теорию динамических систем для психологии , 1990.
- Белтрами, Э. Дж. (1987). Математика для динамического моделирования . Нью-Йорк: Academic Press
- Отомар Гайек (1968), Динамические системы на плоскости .
- Люенбергер, Д. Г. (1979). Введение в динамические системы . Нью-Йорк: Уайли.
- Энтони Н. Мишель, Кайнинг Ван и Бо Ху (2001), Качественная теория динамических систем: роль отображений, сохраняющих устойчивость .
- Падуло, Л. и Арбиб, М. А. (1974). Теория систем . Филадельфия: Сондерс
- Строгац, С. Х. (1994), Нелинейная динамика и хаос . Ридинг, Массачусетс: Эддисон Уэсли
Внешние ссылки
Теория динамических систем | Психология Вики
Оценка |
Биопсихология |
Сравнительный |
Познавательная |
Развивающий |
Язык |
Индивидуальные различия |
Личность |
Философия |
Социальные |
Методы |
Статистика |
Клиническая |
Образовательная |
Промышленное |
Профессиональные товары |
Мировая психология |
Статистика: Научный метод · Методы исследования · Экспериментальная дизайн · Курсы бакалавриата по статистике · Статистические тесты · Теория игры · Теория принятия решений
Эту статью нужно переписать, чтобы повысить ее актуальность для психологов..
Пожалуйста, помогите улучшить эту страницу самостоятельно, если можете ..
Теория динамических систем — это область математики, используемая для описания поведения сложных динамических систем, обычно с помощью дифференциальных или разностных уравнений. Когда используются дифференциальные уравнения, теория называется непрерывных динамических систем . Когда используются разностные уравнения, теория называется дискретными динамическими системами . Когда временная переменная проходит через набор, который дискретен на некоторых интервалах и непрерывен на других интервалах или является любым произвольным набором времени, таким как канторный набор, тогда получаются динамические уравнения на временных шкалах.Некоторые ситуации также можно моделировать смешанными операторами, такими как дифференциально-разностные уравнения.
Эта теория имеет дело с долгосрочным качественным поведением динамических систем и исследованиями решений уравнений движения систем, которые в основном являются механическими по своей природе; хотя это включает в себя как планетные орбиты, так и поведение электронных схем и решения уравнений в частных производных, которые возникают в биологии. Большая часть современных исследований сосредоточена на изучении хаотических систем.
Эта область исследований также называется Динамические системы , Теория систем или дольше Математическая теория динамических систем и Математическая теория динамических систем .
Аттрактор Лоренца является примером нелинейной динамической системы. Изучение этой системы помогло породить теорию Хаоса.
Теория динамических систем и теория хаоса имеют дело с долгосрочным качественным поведением динамических систем.Здесь основное внимание уделяется не поиску точных решений уравнений, определяющих динамическую систему (что часто безнадежно), а, скорее, ответам на такие вопросы, как «Будет ли система стабилизироваться в долгосрочной перспективе, и если да, то какие?». возможны установившиеся состояния? »или« Зависит ли долгосрочное поведение системы от ее начального состояния? »
Важной целью является описание фиксированных точек или устойчивых состояний данной динамической системы; это значения переменной, которые не изменятся со временем.Некоторыми из этих фиксированных точек являются привлекательных , что означает, что если система запускается в соседнем состоянии, она будет сходиться к фиксированной точке.
Точно так же интересуют периодических точек , состояний системы, которые повторяются через несколько временных шагов. Периодические точки также могут быть привлекательными. Теорема Сарковского представляет собой интересное утверждение о числе периодических точек одномерной дискретной динамической системы.
Даже простые нелинейные динамические системы часто демонстрируют почти случайное, совершенно непредсказуемое поведение, которое было названо хаосом .Раздел динамических систем, который занимается чистым определением и исследованием хаоса, называется теорией хаоса.
Концепция теории динамических систем берет свое начало в механике Ньютона. Здесь, как и в других естественных и инженерных дисциплинах, правило эволюции динамических систем неявно задается соотношением, которое дает состояние системы только на короткое время в будущем.
До появления быстрых вычислительных машин решение динамической системы требовало сложных математических методов и могло быть выполнено только для небольшого класса динамических систем.
Некоторые отличные презентации математической теории динамических систем включают Бельтрами (1987), Люенбергер (1979), Падуло и Арбиб (1974) и Строгац (1994). [1]
Динамические системы [править | править источник]
- Основная статья: Динамическая система (определение)
Концепция динамической системы — это математическая формализация любого фиксированного «правила», которое описывает временную зависимость положения точки в ее окружающем пространстве.Примеры включают математические модели, которые описывают качание маятника часов, поток воды в трубе и количество рыб каждую весну в озере.
Динамическая система имеет состояние , определяемое набором действительных чисел или, в более общем смысле, набором точек в соответствующем пространстве состояний . Небольшие изменения в состоянии системы соответствуют небольшим изменениям в числах. Числа также являются координатами геометрического пространства — многообразия.Правило эволюции динамической системы — это фиксированное правило, которое описывает, какие будущие состояния следуют из текущего состояния. Правило детерминировано: для заданного временного интервала только одно будущее состояние следует из текущего состояния.
Динамизм [править | править источник]
Динамизм, также называемый динамической гипотезой или динамической гипотезой в когнитивной науке или динамического познания , представляет собой новый подход в когнитивной науке, примером которого является работа философа Тима ван Гелдера.Он утверждает, что дифференциальные уравнения больше подходят для моделирования познания, чем более традиционные компьютерные модели.
Нелинейная система [править | править источник]
- Основная статья: Нелинейная система
В математике нелинейная система — это система, которая не является линейной, то есть система, которая не удовлетворяет принципу суперпозиции. Менее технически нелинейная система — это любая проблема, для которой переменная (переменные), которую необходимо решить, не может быть записана как линейная сумма независимых компонентов.Неоднородная система
, которая является линейной помимо наличия функции независимых переменных, является нелинейной согласно строгому определению, но такие системы обычно изучаются наряду с линейными системами, поскольку они могут быть преобразованы в линейную систему до тех пор, пока как частное решение известно.
Арифметическая динамика [править | править источник]
- Арифметическая динамика — это область, возникшая в 1990-х годах, которая объединяет две области математики, динамические системы и теорию чисел.Классически дискретная динамика относится к изучению итерации собственных карт комплексной плоскости или реальной линии. Арифметическая динамика — это изучение теоретико-числовых свойств целочисленных, рациональных, p -адических и / или алгебраических точек при многократном применении полиномиальной или рациональной функции.
Теория хаоса [править | править источник]
- Теория хаоса описывает поведение определенных динамических систем, то есть систем, состояние которых изменяется со временем, которые могут демонстрировать динамику, очень чувствительную к начальным условиям (обычно называемую эффектом бабочки).В результате такой чувствительности, проявляющейся в экспоненциальном росте возмущений начальных условий, поведение хаотических систем оказывается случайным. Это происходит, даже если эти системы являются детерминированными, что означает, что их будущая динамика полностью определяется их начальными условиями, без каких-либо случайных элементов. Такое поведение известно как детерминированный хаос или просто хаос .
Сложные системы [править | править источник]
- Сложные системы — это научная область, изучающая общие свойства систем, которые считаются сложными в природе, обществе и науке.Его также называют теорией сложных систем , наукой о сложности , изучением сложных систем и / или науками о сложности . Ключевыми проблемами таких систем являются трудности с их формальным моделированием и симуляцией. С этой точки зрения в различных контекстах исследования сложные системы определяются на основе их различных атрибутов.
- Изучение сложных систем придает новую жизнь многим областям науки, где более типичная редукционистская стратегия потерпела неудачу. Сложные системы поэтому часто используется как широкий термин, охватывающий исследовательский подход к проблемам во многих различных дисциплинах, включая нейронауки, социальные науки, метеорологию, химию, физику, информатику, психологию, искусственную жизнь, эволюционные вычисления, экономику, предсказание землетрясений и т. Д. молекулярная биология и исследования природы самих живых клеток.
Теория управления [править | править источник]
- Теория управления — это междисциплинарный раздел инженерии и математики, который занимается влиянием на поведение динамических систем.
Эргодическая теория [править | править источник]
- Эргодическая теория — это раздел математики, изучающий динамические системы с инвариантной мерой и связанные с ними проблемы. Его первоначальное развитие было мотивировано проблемами статистической физики.
Функциональный анализ [править | править источник]
- Функциональный анализ — это раздел математики, в частности анализа, связанный с изучением векторных пространств и операторов, действующих на них.Его исторические корни лежат в изучении функциональных пространств, в частности преобразований функций, таких как преобразование Фурье, а также в изучении дифференциальных и интегральных уравнений. Это использование слова функциональный восходит к вариационному исчислению, подразумевая функцию, аргумент которой является функцией. Его использование в целом приписывают математику и физику Вито Вольтерре, а его основание в значительной степени приписывают математику Стефану Банаху.
Графические динамические системы [править | править источник]
- Концепция графических динамических систем (GDS) может использоваться для захвата широкого спектра процессов, происходящих в графах или сетях.Основная тема математического и вычислительного анализа GDS состоит в том, чтобы связать их структурные свойства (например, возможность подключения к сети) и возникающую в результате глобальную динамику.
Спроектированные динамические системы [править | править источник]
- Спроектированные динамические системы — это математическая теория, изучающая поведение динамических систем, в которых решения ограничены набором ограничений. Дисциплина имеет общие связи и приложения как со статическим миром задач оптимизации и равновесия, так и с динамическим миром обыкновенных дифференциальных уравнений.Спроецированная динамическая система задается потоком спроецированного дифференциального уравнения.
Символическая динамика [править | править источник]
- Символьная динамика — это практика моделирования топологической или гладкой динамической системы дискретным пространством, состоящим из бесконечных последовательностей абстрактных символов, каждый из которых соответствует состоянию системы, причем динамика (эволюция) задается оператором сдвига.
Системная динамика [править | править источник]
- Системная динамика — это подход к пониманию поведения сложных систем во времени.Он имеет дело с внутренними контурами обратной связи и временными задержками, которые влияют на поведение всей системы. [2] Что отличает использование системной динамики от других подходов к изучению сложных систем, так это использование контуров обратной связи, запасов и потоков. Эти элементы помогают описать, как даже кажущиеся простыми системы демонстрируют непонятную нелинейность.
Топологическая динамика [править | править источник]
- Топологическая динамика — это раздел теории динамических систем, в котором качественные, асимптотические свойства динамических систем изучаются с точки зрения общей топологии.
В биомеханике [править | править источник]
В спортивной биомеханике теория динамических систем появилась в науках о движении как жизнеспособная основа для моделирования спортивных результатов. С точки зрения динамических систем, двигательная система человека представляет собой очень сложную сеть взаимозависимых подсистем (например, дыхательных, кровеносных, нервных, скелетно-мышечных, перцептивных), которые состоят из большого количества взаимодействующих компонентов (например, клеток крови, кислорода молекулы, мышечная ткань, метаболические ферменты, соединительная ткань и кости).В теории динамических систем модели движения возникают в результате общих процессов самоорганизации физических и биологических систем. [3]
В когнитивной науке [править | править источник]
Теория динамических систем применялась в области нейробиологии и когнитивного развития, особенно в неопиажеских теориях когнитивного развития. Это убеждение, что когнитивное развитие лучше всего представлено физическими теориями, а не теориями, основанными на синтаксисе и ИИ.Также считалось, что дифференциальные уравнения являются наиболее подходящим инструментом для моделирования поведения человека. Эти уравнения интерпретируются как представление когнитивной траектории агента в пространстве состояний. Другими словами, сторонники динамики утверждают, что психология должна быть (или есть) описанием (с помощью дифференциальных уравнений) познания и поведения агента при определенных внешних и внутренних давлениях. Также часто используется язык теории хаоса.
В нем ум ученика достигает состояния дисбаланса, когда старые шаблоны ломаются.Это фазовый переход когнитивного развития. Самоорганизация (спонтанное создание взаимосвязанных форм) наступает, когда уровни активности связываются друг с другом. Новообразованные макроскопические и микроскопические структуры поддерживают друг друга, ускоряя процесс. Эти связи формируют структуру нового состояния порядка в сознании посредством процесса, называемого зубчатым (повторяющееся нарастание и коллапс сложной работы). Это новое, новое состояние является прогрессивным, дискретным, своеобразным и непредсказуемым. [4]
Теория динамических систем недавно была использована для объяснения давно остававшейся без ответа проблемы в развитии ребенка, известной как ошибка A-not-B. [5]
В человеческом развитии [править | править источник]
Теория динамических систем — это психологическая теория развития человека. В отличие от теории динамических систем, которая представляет собой математическую конструкцию, теория динамических систем в основном нематематическая и основана на качественных теоретических положениях.Однако эта психологическая теория применяет метафоры, полученные из математических концепций теории динамических систем, чтобы попытаться объяснить существование явно сложных явлений в психологическом и моторном развитии человека.
Применительно к психологии развития эта психологическая теория была разработана Эстер Телен, доктором философии. в Университете Индианы в Блумингтоне. Телен заинтересовалась психологией развития благодаря своему интересу и обучению поведенческой биологии.Она задалась вопросом, имеют ли «фиксированные паттерны действий» или повторяющиеся движения, наблюдаемые у птиц и других животных, также отношение к контролю и развитию человеческих младенцев [6]
Согласно Миллеру (2002) [7] , теория динамических систем является самой широкой и всеобъемлющей из всех теорий развития ». Эта теория пытается охватить все возможные факторы, которые могут действовать в любой данный момент развития; он рассматривает развитие с многих уровней (от молекулярного до культурного) и временных масштабов (от миллисекунд до лет) [8] .Развитие рассматривается как постоянное, плавное, возникающее или нелинейное и многоопределенное [9] . Наибольшее влияние теория динамических систем оказала на раннее развитие сенсомоторной системы [10] .
Эстер Телен считала, что разработка требует глубоко встроенной и непрерывно связанной динамической системы. Однако неясно, относится ли ее использование концепции «динамический» к традиционной динамике классической механики или к метафорическому представлению «чего-то динамического», применяемому в разговорном смысле в обычной речи, или к тому и другому.Типичный взгляд, представленный Р. Д. Бером, показал, что информация из мира передается нервной системе, которая управляет телом, которое, в свою очередь, взаимодействует с миром. Вместо этого Эстер Телен предлагает систему развития, которая имеет постоянное и двунаправленное взаимодействие между миром, нервной системой и телом. Однако точные механизмы такого взаимодействия остаются неустановленными. [11]
Представление разработки динамических систем имеет три важных особенности, которые отличают его от традиционной модели ввода-вывода.Система должна быть прежде всего множественной причинной и самоорганизующейся. Это означает, что поведение — это шаблон, сформированный из нескольких компонентов во взаимодействии, и ни один из них не является более привилегированным, чем другой. Отношения между несколькими частями — это то, что помогает обеспечить порядок и структуру системы. Однако неясно, почему эта связь обеспечивает такой порядок и закономерность. Во-вторых, динамическая система зависит от времени, делая текущее состояние функцией предыдущего состояния, а будущее состояние функцией текущего состояния.Третья особенность — относительная устойчивость динамической системы. Для изменения системы необходима слабая стабильность, позволяющая компонентам реорганизоваться в другое выраженное поведение. Однако не уточняется, что представляет собой устойчивость как неплотная или неподвижная. Параметры, которые определяют, что составляет одно состояние организации по сравнению с другим состоянием, также в теории динамических систем в целом не указываются. Теория утверждает, что развитие — это последовательность периодов времени, когда стабильность является низкой, позволяя новые разработки, и где стабильность стабильна с меньшим изменением модели.Теория утверждает, что для того, чтобы совершить эти движения, вы должны увеличить контрольный параметр, чтобы достичь порога (после точки стабильности). Как только этот порог будет достигнут, мышцы начнут выполнять различные движения. Этот порог должен быть достигнут, чтобы каждая мышца могла сокращаться и расслабляться для выполнения движения. Можно увидеть, что эта теория представляет собой вариант объяснения регуляции длины и напряжения мышц, но экстраполяция смутно обрисованного аргумента в пользу действия мышц на великую теорию человеческого развития остается неубедительной и не подтвержденной. [12]
Ранние исследования Эстер Телен в области моторного поведения младенца (в частности, шагов, ударов ногами и касания) привели ее к неудовлетворенности существующими теориями и побудили ее взглянуть на перспективу динамических систем. Предыдущие взгляды на развитие рассматривали младенцев как пассивные, а двигательное развитие младенцев — как результат генетически детерминированного плана развития. Телен в своей работе утверждала, что вес и пропорции тела младенцев, позы, эластичность и инерционные свойства мышц, а также характер задачи и окружающей среды в равной степени влияют на двигательный результат.Ни одно из этих утверждений не было научно подтверждено отчасти из-за широты и плохого рабочего определения параметров, используемых для представления рассматриваемых явлений. Предполагается, что младенцы могут «самостоятельно собирать» новые двигательные паттерны в новых ситуациях, но то, что это означает на самом деле, требует дальнейшего и конкретного разъяснения. Теория утверждает, что развитие происходит в отдельных детях, которые решают индивидуальные проблемы своими уникальными способами [13] . Телен использовала предположение, что, поскольку каждый ребенок индивидуален с точки зрения его или ее тела, нервной системы и повседневного опыта, ход развития почти невозможно предсказать, и все же теория не учитывает четких тенденций и предсказуемости в развитии детей. большинство детей, несмотря на наличие нескольких путей развития [14] .Предполагается, что развитие — это не просто результат генетики или окружающей среды, а скорее переплетение событий в данный момент [15] . Как происходит такое переплетение, теория в определенных терминах не определяет. Сторонники теории динамических систем утверждают, что оказали наибольшее влияние на раннее сенсомоторное развитие [16] .
- Связанные темы
- Ученые-родственные
- ↑ Джером Р.Busemeyer (2008), «Динамические системы». Появиться в: Энциклопедия когнитивных наук , Macmillan. Проверено 8 мая 2008 года.
- ↑ Проект «Системная динамика в образовании» Массачусетского технологического института (SDEP)
- ↑ Пол С. Глазьера, Кейт Дэвидс, Роджер М. Бартлетт (2003). «ТЕОРИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ: Соответствующая основа для исследований биомеханики спорта, ориентированных на результат». в: Sportscience 7. Accessdate = 2008-05-08.
- ↑ Льюис, Марк Д. (25 февраля 2000 г.). Перспектива динамических системных подходов для комплексного учета человеческого развития. Развитие ребенка 71 (1): 36–43.
- ↑ Смит, Линда Б., Эстер Телен (30.07.2003). Развитие как динамическая система. ТЕНДЕНЦИИ в когнитивных науках 7 (8): 343–8.
- ↑ Шаблон: Телен Э. и Бейтс Э. (2003). Коннекционизм и динамические системы: действительно ли они разные? Наука о развитии, 6, 378-391.
- ↑ Шаблон: Миллер П. (2002). Теории психологии развития (4-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Worth.
- ↑ Шаблон: Миллер П. (2002). Теории психологии развития (4-е изд.). Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Издательство Worth.
- ↑ Шаблон: Спенсер, Дж. П., Клирфилд, М., Корбетта, Д., Ульрих, Б., Бьюкенен, П., и Шёнер, Г. (2006). Двигаясь к великой теории развития: Памяти Эстер Телен. Развитие ребенка, 77, 1521-1538.
- ↑ Шаблон: Телен Э. и Бейтс Э. (2003). Коннекционизм и динамические системы: действительно ли они разные? Наука о развитии, 6, 378-391.
- ↑ Телен Э. (2000), Основанный в мире: Истоки развития воплощенного разума. Младенчество, 1: 3–28. DOI: 10.1207 / S15327078IN0101_02
- ↑ Телен, Э. (2000), Основанный в мире. <Г: Истоки развития воплощенного разума. Младенчество, 1: 3–28. DOI: 10.1207 / S15327078IN0101_02
- ↑ Шаблон: Спенсер, Дж. П., Клирфилд, М., Корбетта, Д., Ульрих, Б., Бьюкенен, П., и Шёнер, Г. (2006). Двигаясь к великой теории развития: Памяти Эстер Телен.Развитие ребенка, 77, 1521-1538.
- ↑ Шаблон: Телен Э. (2005). Теория динамических систем и сложность изменений. Психоаналитические диалоги, 15, 255-283.
- ↑ Шаблон: Телен Э. (2005). Теория динамических систем и сложность изменений. Психоаналитические диалоги, 15, 255-283.
- ↑ Шаблон: Телен Э. и Бейтс Э. (2003). Коннекционизм и динамические системы: действительно ли они разные? Наука о развитии, 6, 378-391.
- Фредерик Дэвид Абрахам (1990), Визуальное введение в теорию динамических систем для психологии , 1990.
- Белтрами, Э. Дж. (1987). Математика для динамического моделирования . Нью-Йорк: Academic Press
- Отомар Гайек (1968), Динамические системы на плоскости .
- Люенбергер, Д. Г. (1979). Введение в динамические системы . Нью-Йорк: Уайли.
- Энтони Н. Мишель, Кайнинг Ван и Бо Ху (2001), Качественная теория динамических систем: роль отображений, сохраняющих устойчивость .
- Падуло, Л.