GammaFunctions

Full name SMRUCC.genomics.Interops.Visualize.Phylip.Evolution.MaximumLikelihood.GammaFunctions Assembly SMRUCC.genomics.Interops.Visualize.Phylip Members 4

离散 Gamma 模型所需的特殊函数（Gamma 函数、正则化不完全 Gamma 函数及其反函数）。

00 Remarks

这里采用自包含实现（Lanczos 近似的 lnΓ + 级数/连分式的不完全 Gamma + 二分法求分位数），以避免依赖基础库中数值行为不稳定的实现。

01 Syntax

SMRUCC.genomics.Interops.Visualize.Phylip.Evolution.MaximumLikelihood.GammaFunctions

02 Methods

Name	Overloads	Summary
LogGamma	1	ln Γ(x)（Lanczos 近似，g=7, n=9）
RegularizedGammaP	1	正则化下不完全 Gamma 函数 P(a, x) = γ(a, x) / Γ(a)。
RegularizedGammaQ	1	正则化上不完全 Gamma 函数 Q(a, x) = 1 - P(a, x)。
InverseRegularizedGammaP	1	求解 P(a, x) = p 的 x（即 Gamma(a, 1) 分布的 p 分位数），采用二分法。

03 Members

method LogGamma #

LogGamma(Double)

ln Γ(x)（Lanczos 近似，g=7, n=9）

method RegularizedGammaP #

RegularizedGammaP(Double, Double)

正则化下不完全 Gamma 函数 P(a, x) = γ(a, x) / Γ(a)。

method RegularizedGammaQ #

RegularizedGammaQ(Double, Double)

正则化上不完全 Gamma 函数 Q(a, x) = 1 - P(a, x)。

method InverseRegularizedGammaP #

InverseRegularizedGammaP(Double, Double)

求解 P(a, x) = p 的 x（即 Gamma(a, 1) 分布的 p 分位数），采用二分法。