NMath 的.NET数学库包含了NET平台上的面向对象的数字计算的基础类。

具体功能：

• 单精度和双精度复数类
• 为以下四种数据类型提供全功能的向量和矩阵类：单精度浮点数，双精度浮点数，单精度复数和双精度复数。
• 利用切片和排列灵活的标定指数。
• 重载那些传统意义的运算符，使其支持.NET语言，相当于那些没有的命名的方法（Add(), Subtract()等）。
• 结构稀疏的矩阵类的全部特征包括，三角形矩阵，对称矩阵，埃米特共轭矩阵，，三对角矩阵，带状对称矩阵和带状埃米特共轭矩阵。
• 一般矩阵之间和结构稀疏矩阵类型之间的转换函数。
• 结构稀疏矩阵置换，计算内积和计算矩阵范数的函数。
• 结构稀疏矩阵的分解类包括，带状矩阵和三对角线矩阵的LU分解，对称矩阵和埃米特共轭矩阵的Bunch-Kaufman分解和对称矩阵和埃米特共轭正定矩阵的Cholesky分解。这些矩阵分解一旦建成，就可以用来求解线性系统和计算行列式，求逆，和条件数。 
• 一般稀疏向量和矩阵类和矩阵分解类.
• 一般矩阵的正交分解类，包括QR分解类和单值分解（SVD）类。
• 一般矩阵的高等最小平方分解类，包括Cholesky, QR, and SVD.
• 一般矩阵的LU分解，以及求解线性系统，计算行列式，求逆和条件数的函数。
• 解决对称，埃尔米特和非对称特征值问题的类 
• 标准数值函数的扩展，如与向量，矩阵和复数类协同使用的Cos(), Sqrt(), and Exp()函数。
• 各种概率分布的随机数生成。
• 快速傅立叶变换和线性旋积和相关
• 支持数值积分(Romberg and Gauss-Kronrod methods)，微分(Ridders' method)和代数运算函数的单变量封装函数的类
• 多项式封装，插值和精确的积分和微分。 
• 用黄金分割搜索和Brent方法最小化单变量函数的类
• 用单形法，鲍威尔的方向设置法，共轭梯度法和变尺度（或类似牛顿法）法最小化多变量函数的类。 
• 模拟退火法
• 单形法线性规划
• 最小平方的多项式拟合
• 非线性的最小平方最小化，曲线拟合和曲面拟合
• 用正割法，Ridders法和 Newton-Raphson 法查找单变量函数的根的类
• 二元函数的二重积分的数值方法 
• 用Trust-Region方法和Levenberg-Marquardt方法的变体最小化非线性最小平方
• 非线性最小平方的曲线拟合和曲面拟合
• 用标准的,NET机制的完全持久化数据类
• 与ADO.NET的整合