我目前（主要）在我的研究中使用 C++ 进行计算密集型计量经济学。我一直想搬到一个更有生产力的环境。D 听起来很有希望，但可能还不够成熟，我目前无法充分发挥作用。我最近遇到了 C# 和 NMath 库。这似乎非常令人印象深刻。有人用这些来达到这样的目的吗？你有什么经验？如果它可以提高我的整体生产力（任期时钟正在滴答作响），我愿意放弃一些运行时速度。您的想法和建议表示赞赏！
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我在一家经济公司 ( EMSI ) 工作，我们使用 D 来满足大部分高性能计算需求。本机速度和效率至关重要，但它提供了比 C 更高级别的抽象，并且比 C++（恕我直言）更少的陷阱。与 BLAS、英特尔 MKL 等接口非常简单，我们使用它们来支持实时 I/O 模型背后的大规模矩阵运算。一个经常被忽视的关于 D 生产力提升的好处是速度极快的编译器——我从不为渐进式构建而烦恼，即使在非常大的项目上也是如此。
于 2012-02-17T17:13:17.580 回答
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我的建议是ILNumerics。它似乎是最快的图书馆之一。它在几个月前开始商业化，但我多年来一直在使用它，以前是作为开源库。
我们必须转换大量的 Matlab 代码才能将应用程序部署给客户。ILNumerics 是我们的第一个（基本上也是唯一的）选择，因为它使用与 Matlab 相同的语法。此外，它的数组类可以处理 n 维和许多对我们来说也很重要的子数组。你会在这里找到一个很好的代码示例。
在我看来，唯一的缺点是：缺乏专门的工程功能，只实现了基本的统计数据。因此，构建自己的算法（使用 std、cov、var、mean、abs 等）然后开箱即用地解压任何 HILO 指标非常方便。
于 2012-02-17T17:23:43.280 回答
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我假设您指的是Centerspace 的 NMath产品？
我们最近开始在生产应用程序中使用它们；尽管到目前为止非常轻微（执行线性回归以确定燃气轮机的气体输入 GJ 与 MW 输出之间的关系；从技术上讲，这是 NMath Stats 的一个特征）。到目前为止使用起来很愉快，在等待我们的财务部门处理他们的发票时，他们的支持非常迅速地响应了过期的评估许可证。
就性能而言，它确实在可能的情况下使用了英特尔数学内核库，因此性能应该不错；它并没有对我们有限的使用造成任何负面的性能影响。
我期待在我们的应用程序的其他地方使用该库，因为它是合适的！
于 2012-02-16T23:51:32.390 回答