新しい hfloat option は Maple プロシージャで強制的に機械精度浮動小数を実行させます。これにより、数値演算に特化した計算、特に機械精度の浮動小数を含んだ Array, Matrix, Vector などの操作は劇的にパフォーマンスが向上します。

evalhf 環境での計算に特化したプロシージャを記述する際、evalhf で直接サポートされていない場合に eval( ) でそのコールを囲むことで、Maple 関数をコールすることが可能です。 eval への引数は evalhf 環境の外部で評価され、その結果が機械精度浮動小数値またはその配列へと変換されます。

浮動小数による総和計算の効率や能力が大幅に改善されました。これまで計算できなかった対象や計算が遅かった問題についても、Maple では浮動小数近似による計算が可能です。例をご覧ください:

evalf(Sum(numtheory[mobius](n)*Li(10^(1/n))/n, n = 1 .. infinity));

st := time():
r := evalf(Sum(1/sqrt(i), i = 81 .. 10^6)):
time()-st;

r;

上記の最初の例は、これまでの Maple の能力を超えた問題で、2番目の例では 750 倍以上もの計算時間を要していました。

浮動小数による総和の計算は、記号的な総和計算の sum コマンドの振舞いが発散するかまたは収束するかをコントロールするために Maple の以前のリリースで導入された _EnvFormal 環境変数によります。もしも _EnvFormal = false の場合、数値的な総和計算ルーチンは、結果を計算する前に収束判定を行うようになります。

詳細については、 evalf/Sum を参照してください。

新しい RootFinding[NextZero] は正数方向で関数の零点を通る反復を行うために利用できます。

with(RootFinding,NextZero):
NextZero(x->BesselJ(1/3,x),0);

NextZero(x->BesselJ(1/3,x),%);

LinearAlgebra パッケージには、正方行列の行列式または行列の特性多項式計算時のブロック分解を行う、新しい StronglyConnectedBlocks コマンドが追加されています。