1定積分的計算
我麼可以使用riemann sum來計算積分：
[code]def integrate(x0, x1, dx=(x1-x0)/1000.0) #也就是求乙個函式在x0到x1區間的積分
x = x0
sum = 0
loop do
y = yield(x)
sum += dx * y
x += dx
break if x > x1
endsum
enddef f(x)
x**2
endz = integrate(0.0,5.0)
puts z, "\n" # 41.7291875[/code]
2三角計算
現有的sin之類的三角函式只能接受乙個弧度為引數，我們可以這樣處理能讓它接受角度和梯度:
[code]module math
rad2deg = 360.0/(2.0*pi) # radians to degrees
rad2grad = 400.0/(2.0*pi) # radians to grads
enddef sin_d(theta)
math.sin(theta/math::rad2deg)
enddef sin_g(theta)
math.sin(theta/math::rad2grad)
endputs sin_d(30)[/code]
3 求對數
我們現在求對數經常是基於10為底的，或者是以e為底的,當我們現在要求以任何數為底的對數：
這個的求值，我們使用到了對數的乙個變化,比如求以二為底的對數：
[code]def log2(x)
math.log(x)/math.log(2)
end[/code]
以此類推，我們能夠求任意底的對數。
4 求均值，中值和眾數
這節沒什麼意思，都是些概念性的東西
5計算方差和標準差
方差:是各個資料與平均數之差的平方的平均數,即 s^2=1/n[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，標準差就是方差的1/2次方.
程式如下;
[code]data = [2, 3, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 4, 1, 2]
def variance(x)
m = mean(x) #這邊也就是得到序列的平均值
sum = 0.0
x.each
sum/x.size
enddef sigma(x)
math.sqrt(variance(x))
endputs variance(data) # 1.461538462
puts sigma(data) # 1.20894105[/code]
6 得到乙個相關係數
7 得到隨機數
使用rand方法，和其他語言中的使用方法一樣，得到的是乙個偽隨機數。
如果你想自己放入乙個隨機數種子，你可以使用srand方法
8使用memoize快取函式
假設你正在做乙個計算，乙個函式會被呼叫很多次，並且其中的很多次傳進去的引數，得到的結果都是一樣的，這個時候我們可以使用快取函式來提公升效能:
[code]def zeta(x,y,z)
lim = 0.0001
gen = 0
loop do
gen += 1
p,q = x + y/2.0, z + y/2.0
x1, y1, z1 = p*p*1.0, 2*p*q*1.0, q*q*0.9
sum = x1 + y1 + z1
x1 /= sum
y1 /= sum
z1 /= sum
delta = [[x1,x],[y1,y],[z1,z]]
break if delta.all?
x,y,z = x1,y1,z1
endgen
endputs g1 = zeta(0.8,0.1,0.1)
memoize(:zeta) # 將這個函式快取在記憶體裡
puts g2 = zeta(0.8,0.1,0.1) #就直接從記憶體裡面讀取
memoize(:zeta,"z.cache") # 將這個函式快取在硬碟上
puts g3 = zeta(0.8,0.1,0.1)[/code]
我們還可以指定儲存為乙個檔案，不過這樣的話速度更慢一下，放在記憶體中是最快的.
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