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[[분류:GNU]]
GSL은 [[GNU]] Scientific Library([[GNU]] 과학 계산 라이브러리)의 약자로 응용 [[수학]], [[과학]] 분야에서 다양한 수치해석 방법을 지원하기 위해 개발되었다.  
GSL은 [[GNU]] Scientific Library의 약자로 GNU 과학 계산 라이브러리로 번역됩니다.
 
이 라이브러리는 응용 수학, 과학분야에서 수치해석을 위해 개발된 라이브러리로 다양한 수치해석 방법을 지원합니다.
 
현재 최신 버전은 2019년 발표된 2.6 버전입니다.


해당 라이브러리의 가능과 자세한 메뉴얼은 [https://www.gnu.org/software/gsl/doc/html/index.html GSL 메뉴얼_html]참고할 수 있습니다. 해당 메뉴얼은 pdf로도 다운받을 수 있습니다. [https://www.gnu.org/software/gsl/doc/latex/gsl-ref.pdf GSL 메뉴얼_pdf]
라이브러리의 가능과 자세한 메뉴얼은 [https://www.gnu.org/software/gsl/doc/html/index.html GSL 문서]참고할 수 있으며 pdf로도 다운받을 수 있다. [https://www.gnu.org/software/gsl/doc/latex/gsl-ref.pdf gsl-ref.pdf]


== 작성 언어 ==
== 작성 언어 ==
GSL 라이브러리는 [[C (프로그래밍 언어)|C]]를 기반으로하여 작성되었다. 따라서 기본적으로 C api를 제공한다. 그러나 [[C++]]과의 호환성도 고려되었기 때문에 라이브러리의 수정 없이 C++ 프로그램에서 그대로 쓸 수 있다.


GSL 라이브러리는 C를 기반으로하여 작성되었다. 따라서 기본적으로 C api를 제공한다. 그러나 C++과의 호환성도 고려되었기 때문에 라이브러리의 수정 없이 C++ 프로그램에서 그대로 쓸 수 있다.
다만 모든 핵심 기능이 C로 구현되지는 않았는데, 기존에 있던 포트란 라이브러리를 일부 포함해 C api로 바꾼 구현도 있다.
 
그러나 모든 핵심 기능이 C로 구현되지는 않았는데 기존에 있던 포트란 라이브러리를 일부 포함해 C api로 바꾼 구현도 있다.


이외에 python api도 제공하기는 하나 python에서는 기본적으로 numpy, scipy, sympy등의 라이브러리가 있어 사용하는 사람은 적다.
이외에 [[python]] api도 제공하기는 하나 python에서는 기본적으로 numpy, scipy, sympy등의 라이브러리가 있어 사용하는 사람은 적다. [[R (프로그래밍 언어)|R]] 포팅도 존재하지만 일부만이 포팅된 수준이다.
R 포팅도 존재한다. 그러나 일부만이 포팅된 수준이다.


==지원 기능==
==지원 기능==
 
GSL 라이브러리는 다음과 같은 기능을 제공한다.  
GSL 라이브러리는 다음의 기능을 제공합니다.


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2021년 5월 23일 (일) 00:30 판

GSL은 GNU Scientific Library(GNU 과학 계산 라이브러리)의 약자로 응용 수학, 과학 분야에서 다양한 수치해석 방법을 지원하기 위해 개발되었다.

라이브러리의 가능과 자세한 메뉴얼은 GSL 문서를 참고할 수 있으며 pdf로도 다운받을 수 있다. gsl-ref.pdf

작성 언어

GSL 라이브러리는 C를 기반으로하여 작성되었다. 따라서 기본적으로 C api를 제공한다. 그러나 C++과의 호환성도 고려되었기 때문에 라이브러리의 수정 없이 C++ 프로그램에서 그대로 쓸 수 있다.

다만 모든 핵심 기능이 C로 구현되지는 않았는데, 기존에 있던 포트란 라이브러리를 일부 포함해 C api로 바꾼 구현도 있다.

이외에 python api도 제공하기는 하나 python에서는 기본적으로 numpy, scipy, sympy등의 라이브러리가 있어 사용하는 사람은 적다. R 포팅도 존재하지만 일부만이 포팅된 수준이다.

지원 기능

GSL 라이브러리는 다음과 같은 기능을 제공한다.

Complex Numbers Random Distributions Discrete Hankel Transforms
Roots of Polynomials Statistics Root-finding
Special Functions Histograms Minimization
Vectors and Matrices N-Tuples Minimization
Permutations Monte Carlo Integration Least=Squares Fitting
Sorting Simulated Annealing Phyiscal Constants
BLAS Support Differential Equations IEEE Floating Point
Linear Algebra INterpolation Discrete Wavelet Transforms
Eigensystems Numerical Differentiation Basis splines
Fast Fourier Transforms Chebyshev Approximation Running Statistics
Quadrature Series Acceleration Soarse Matrices and Linear Algebra
Quasi=Random Sequences

각주