MKL（Math Kernel Library）の主な用途は以下の通りです。 数値計算: MKLは、高速な数値計算を提供するために設計されており、特に行列演算やベクトル演算に強みがあります。これにより、科学技術計算やデータ解析において効率的な処理が可能です。 機械学習: 機械学習アルゴリズムの実装においても利用され、特に大規模データセットの処理やモデルのトレーニングにおいてその性能を発揮します。 シミュレーション: 物理シミュレーションや金融モデリングなど、複雑な計算を必要とするシミュレーションにも適しています。 最適化: 最適化問題の解決にも使用され、特に線形計画法や非線形計画法において効率的なアルゴリズムを提供します。 MKLは、これらの用途を通じて、さまざまな分野での計算効率を向上させるための強力なツールです。