我一直在处理数学密集型代码，需要一个好的矩阵库。我可以使用二维数组，但一个完整的矩阵库（包括乘法、加法等）会更方便。我显然已经用谷歌搜索过了，但这给了我很多选择。我希望一些有经验的程序员的意见能帮助缩小范围。
C++ 有哪些好的免费矩阵/线性代数库？
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Eigen是一个非常快速的矩阵操作和线性代数库，它在可用时使用硬件加速。
于 2012-06-16T20:58:42.877 回答
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你可以试试uBlas
功能性
uBLAS 为密集、单位和稀疏向量、密集、恒等、三角形、带状、对称、厄米特和稀疏矩阵提供模板化 C++ 类。向量和矩阵的视图可以通过范围、切片、适配器类和间接数组来构造。该库涵盖了向量和矩阵的常用基本线性代数运算：不同范数的约简、向量和矩阵的加法和减法以及与标量的乘法、向量的内积和外积、矩阵向量和矩阵矩阵积以及三角求解器。容器、视图和表达式模板化操作之间的粘合剂主要是符合 STL 的迭代器接口。
于 2012-06-16T20:51:27.243 回答
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还有IT++，它具有易于使用的语法，类似于 Matlab。Armadillo也有非常相似的语法，但已知它比 IT++ 快得多。（犰狳使用模板元编程，而 IT++ 没有）。Armadillo 和 IT++ 都提供了特征分解、奇异值分解、矩阵求逆等。相比之下，uBlas使用模板元编程来提高速度，但不能做矩阵求逆等。
速度差异锥在权衡不同领域的不同功能组，例如。IT++ 有许多信号处理功能，而Armadillo几乎只专注于线性代数。
这带来了一个相关的观点：图书馆的速度只是其整体有用性或价值的一个因素。例如，你可能有一个非常快的库，但是学习它的 API/语法需要相当长的时间，或者语法很难使用。另一个问题是库中已经存在的功能数量——例如。您可能需要编写自己的函数。您可能还需要考虑该库的目的是简化 Matlab 代码到 C++ 的转换，还是您已经熟悉 Matlab 语法。
鉴于上述几点，您最终可能会花费比运行代码更多的时间进行编码和调试，这最终违背了快速库的目的。换句话说，原始执行速度只是一个因素，不应将其作为整体决定因素。开发时间也是一个非常重要的因素（例如，“产品时间”），不仅从成本角度来看，而且因为更少的编码时间可以让您腾出时间做其他事情。
于 2012-06-19T03:15:44.870 回答
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过去我用过犰狳。我不能说它的速度能力——它是朋友推荐给我的，因为它与 MATLAB 函数和符号有一些相似之处。我没有尝试任何非常密集的事情，但它在我使用它时达到了我的目的。我也听说过关于 uBlas 的好消息，这里也推荐。
于 2012-06-17T00:07:48.163 回答