NMath是.Net框架下唯一一款高性能的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)的商業(yè)算法庫，能夠幫助開發(fā)者擺脫復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，面向?qū)ο蟮膭?chuàng)建財(cái)務(wù)，工程和科學(xué)相關(guān)的Microsoft.NET平臺的應(yīng)用程序。NMath中包含許多通用的計(jì)算工具包，在多個行業(yè)具有廣泛的應(yīng)用。接下來為大家介紹幾個有代表性的應(yīng)用。

質(zhì)量管理應(yīng)用——統(tǒng)計(jì)過程控制（SPC）

　　所有制造業(yè)、工業(yè)肯定都會用到統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制圖或Shewart圖表，用監(jiān)控生產(chǎn)，以維持和提高產(chǎn)品質(zhì)量。這些過程控制圖是完全獨(dú)立于實(shí)際過程中的決策引擎的，而是基于過程本身的統(tǒng)計(jì)特性。這說起來也許很復(fù)雜，簡單來說就是，在生產(chǎn)過程中，例如產(chǎn)品的尺寸等，會由于某些原因會發(fā)生一定的波動，這種波動對產(chǎn)品的質(zhì)量影響很多，但是完全可以通過采取措施來避免和消除這種波動所造成的影響，這種措施就是過程控制，而統(tǒng)計(jì)過程控制就是一種借助數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法的過程控制工具。在制造業(yè)的質(zhì)量管理、工業(yè)監(jiān)控等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。

實(shí)例：某世界前500強(qiáng)服裝企業(yè)

　　該服裝企業(yè)在其質(zhì)量過程控制中，運(yùn)用NMath的描述性統(tǒng)計(jì)和概率分布功能繪制出質(zhì)量U型圖，用于展示該公司某一個分組中不符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的比率。一旦印染數(shù)量超過歷史的變化率時，要么進(jìn)行需求分析，要么直接進(jìn)行干預(yù)，以糾正可能已經(jīng)失控的印染生產(chǎn)過程。

決策支持應(yīng)用——數(shù)據(jù)平滑

　　企業(yè)中任何統(tǒng)計(jì)報(bào)告都是完整的記錄運(yùn)營產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)，而真正對企業(yè)決策有意義的數(shù)據(jù)，其實(shí)把信號噪聲或者成為意外數(shù)據(jù)過濾處理過的數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)過濾有個很重要的前提就是，不是單純的將數(shù)據(jù)平滑，而是要保留重要的的峰值，以提供最具有決策支持意義的數(shù)據(jù)。大多數(shù)提供數(shù)據(jù)平滑功能的算法庫，大型企業(yè)其實(shí)是不敢使用來進(jìn)行預(yù)處理其數(shù)據(jù)的，因?yàn)檫@里面需要一整套十分復(fù)雜的算法機(jī)制，稍有失誤將會造成不可挽回的后果。

　　而NMath的Savitzky-Golay平滑的功能經(jīng)過長時間反復(fù)優(yōu)化，能夠有效地除去本地信號噪聲，同時保留的信號的形狀與有效峰值。特別是對于質(zhì)譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理上，表現(xiàn)十分優(yōu)異，能夠有效地消除隨機(jī)變化，同時最低限度地降低信號的信息內(nèi)容。

實(shí)例：某咨詢公司

　　某知名咨詢公司轉(zhuǎn)為大型企業(yè)提供管理決策方面的咨詢服務(wù)。他需要面對大量的原始數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化的圖表，并在圖表上得出對企業(yè)發(fā)展有效的結(jié)論。該公司原有的系統(tǒng)也支持數(shù)據(jù)平滑，不過采用的方式是較為普遍的平均過濾法，將圖上的原始數(shù)據(jù)平滑為圖中。不過結(jié)果表明這將某些重要的有效峰值過濾掉了，采用NMath的Savitzky-Golay后，如圖下，過濾結(jié)果明顯要貼近現(xiàn)實(shí)一些。