Продвинутые современные алгоритмы

На сегодняшний день для создания хорошей анимационной тулзы никак не обойтись без знаний математики. Я тщательно облазил интерент и таки отыскал немало весьма полезной информации и алгоритмов
1) МНК, очень полезный алгоритм для аппроксимации и экстраполяции данных, а также для уменьшения их объема
довольно хорошая реализация есть в библиотеке LAPACK – http://lapackpp.sourceforge.net/
также можно найти рабочий алгоритм на http://alglib.sources.ru/
2) быстрое преобразование Фурье, весьма полезный алгоритм, с помощью которого можно из набора данных отсеять шум или же распознать отдельные фонемы речи… в общем широкий спектр применения и неплохая библиотека имеется здесь http://www.fftw.org/
3) работа с матрицами и векторами, библиотека newmat – http://ideas.repec.org/c/cod/ccplus/newmat.html
а также собственный вектор и значение матрицы – http://www.cyberguru.ru/programming/programming-theory/matrix-vectors-values.html
4) для исследований и выборки данных, определения наличия заданного шаблона в некотором объеме информации – PCA (Principal component analize) или по-русски компонентный анализ. Реализацию можно найти на том же http://alglib.sources.ru/, весьма интересная вещь
5) Intel Math Kernel Library – библиотека линейной алгебры, векторных вычислений, псевдослучайных последовательностей. хорошая оптимизация под Интел… но этот middleware вовсе не бесплатен, хотя в общем-то, за качество и производительность приходится платить.

Программирование FFT, Intel, LAPACK, Math, Matrix, PCA, Vector