计算金融和计量经济学的C#和NMath

我在一家经济公司（EMSI）工作，我们使用D来满足大多数高性能计算需求。原生速度和效率是至关重要的，但它提供了比C更高级别的抽象，比C++（IMHO）更少的gotcha。与BLAS、"英特尔MKL"等接口非常简单，我们使用它们来为实时I/O模型背后的大规模矩阵运算提供动力。提高D生产力的一个好处是编译器速度极快，这一点经常被忽视——我从不关心渐进式构建，即使是在非常大的项目中。

我推荐ILNumerics。它似乎是世界上速度最快的图书馆之一。它几个月前就开始商业化了，但我已经用了好几年了，以前是开源库。

为了向客户部署应用程序，我们不得不转换大量的Matlab代码。ILNumerics是我们的第一个（也是基本上唯一的）选择，因为它使用与Matlab相同的语法。此外，它的数组类可以处理n维和大量的子数组内容，这对我们来说也很重要。您可以在这里找到一个不错的代码示例。

在我看来，唯一的缺点是缺乏专门的工程功能，只实现了基本的统计。因此，构建自己的算法（使用std、cov、var、mean、abs等），然后开箱即用地打开任何HILO指标，是非常方便的。

我想你指的是Centerspace的NMath产品？

我们最近开始在生产应用程序中使用它们；尽管到目前为止非常轻微（执行线性回归以确定燃气轮机的气体输入GJ与MW输出之间的关系；从技术上讲，这是NMath Stats的一个特征）。到目前为止，使用它是一种乐趣，他们的支持非常迅速，在等待我们的财务部门处理他们的发票时，对过期的评估许可证做出了回应。

就性能而言，它确实尽可能使用"英特尔数学内核库"，因此性能应该很好；它没有对我们有限的使用造成任何负面的性能影响。

我期待着在我们的应用程序中的其他地方使用该库，因为它是合适的！