问题标签 [lapack++]

我们使用Lapack++进行矩阵计算。其中一项功能是使用子矩阵视图；引用内存中相同位置的对象。

例子：

A 和 b 现在是 W 的子矩阵。

我怎样才能使 ba LaVectorDouble 能够用它执行一些计算？

使用lapack++库计算（非对称，平方） LaMatGenDouble矩阵的行列式的最佳（最快）方法是什么？

首先，我是 C++ 的新手。

我正在为我的硕士论文编写一个程序，其中的一部分假设以递归方式解决回归。

我想解决：

在我的情况下，计算速度是不可忽视的，这就是我想知道 Boost::BLAS 是否使用

将需要比 Lapackpp 更少的计算时间（我使用的是 gentoo）。

PS 我可以在 Lapackpp 项目站点 Class 文档中找到，但没有示例。有人可以给我一些例子，以防 Lapack 比 Boost::BLAS 更快

谢谢

我想解决线性方程组：

A 是一个n x m矩阵（不是正方形），b 和 x 都是n x 1向量。在已知 A 和 b 的情况下，n 大约为 50-100，m 约为 2（换句话说，A 可能是最大值 [100x2]）。

我知道解决方案x：$x = \inv(A^T A) A^T b$

我找到了几种解决方法：uBLAS（Boost）、Lapack、Eigen 等，但我不知道使用这些包的“x”的 CPU 计算时间有多快。我也不知道这在数字上是否快速为什么要解决'x'

对我来说重要的是，由于我是新手，所以 CPU 计算时间会尽可能短并且有很好的文档。

在解决了正规方程后，Ax = b我想使用回归改进我的近似值，然后可能会应用卡尔曼滤波器。

我的问题是哪个 C++ 库对于我上面描述的需求更健壮和更快？

我已经在 Fedora 12 上安装了带有 ATLAS 3.8.4 的 lapack++ 2.5.4。

我编写了一个简单的程序来使用 eclipse 测试 lapack++。

我在eclipse中设置了这些路径：

包含路径：/trunk/lapack/lapackpp-2.5.4/include

库：lapackpp

库路径：/usr/local/lib

它构建没有错误，但是当我尝试运行它时，它会吐出来

我一直在尝试寻找解决方案，但似乎找不到。我尝试包含-lg2c，但编译器找不到它。请帮忙。

我想使用 lapack 并为其制作 C++ 矩阵包装器，但 lapack 是用 Fortran 编写的，有一些 clapack 但我想从源代码中使用它。首先将 *.f 和 *.cpp 文件编译为目标文件，然后将其链接到应用程序中。

我拥有的以下应用程序和资源。

• visual studio proff edition,dev c++,ultimate++,mingw 不管
• g95 和 gfortran（在 mingw 下）编译器
• lapack（最新来源）
• blas（包含在 lapack 中）

怎么申请啊，求大神帮忙...

我的操作系统是 Windows 7 和 CPU Core2Duo，我没有 Intel 数学内核

我是使用库的新手，我在使用 lapack++ 并让它工作时遇到了一些麻烦。我将解释到目前为止我所做的和尝试的。

首先，我安装了 BLAS 和 LAPACK，一切顺利。我现在已经安装了 LAPACK++ 版本 2.5.2 (http://lapackpp.sourceforge.net/)，所以我可以在 C/C++ 中调用各种线性代数例程。在我配置、制作然后进行安装之后，它会将所有 C/C++ 头文件放在 /usr/local/include/lapackpp/ 中，其中一些是..

以及 /usr/local/lib 中的以下文件

现在，如果我尝试使用 g++ 编译简单的代码

我得到以下输出...

我通过在引起问题的头文件中明确写入头文件的位置来解决了这个问题。

例如。我用#include替换了#include

这样做之后，我的代码编译得很好。

现在如果我尝试编译代码

通过键入

我收到以下错误

（关于 LaGenMatDouble 的信息在这里 ）

这表明我可能错误地链接到图书馆？

经过一番谷歌搜索后，我意识到我需要使用 -I 链接到头文件，通过 -L 链接到共享库，通过 -llapackpp 链接库本身，所以我输入了

它编译了代码，现在当我通过键入 ./test 运行程序时出现错误

现在我很困惑。

我不确定这是否与问题有关，但是当我输入

我明白了

在 pkg-config 搜索路径中找不到包 lapackpp。也许您应该将包含 `lapackpp.pc' 的目录添加到 PKG_CONFIG_PATH 环境变量中找不到包 'lapackpp'

lapack 和 blas 也是如此。

我不确定该怎么做。任何帮助将不胜感激，谢谢！

我想解决以下步骤：

• 填充 boost::numeric::ublas::compressed_matrix；

• 现在，我需要应用 Cholesky 分解。

  • 但是，没有这种boost的功能。所以我开始寻找另一个库——我在考虑 BLAS 或一种 LAPACK 库。但是，虽然我需要一些算法，但如何将 boost::numeric::ublas::compressed_matrix 与 BLAS 或 LAPACK 的函数/算法绑定？有没有这样的方法？

• 最后，我需要解决“Ax=b”，其中“A”是由 Cholesky 算法分解的 boost 的压缩矩阵。那么如何使用 boost 和/或 LAPACK 的算法或函数来解决“x”？

提前致谢。

葡聚糖

有人可以帮助解决这个问题：

我最近遇到了来自 http://www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/的 levmar 优化代码

该库使用 lapack。

我找不到与 c++ Visual Studio 2010 Express Edition 一起正常工作的 lapack。

相反，我从 http://math.nist.gov/tnt/download.html找到了 TNT 库

我的问题是有人知道 tnt 是否可以替代 levmar 中使用的 lapack 例程。

谢谢

我需要在我的 C++ 程序中执行 LU 分解（分解，有什么区别？）的函数或类。我正在用作编译器 Dev-c 最新版本（在 Windows 上）。我想出了如何安装犰狳和 lapack，但它似乎真的很复杂，并且有一些问题http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/（如页面底部所说） . 所以我想要一个运行良好的库（在 C++ 中）并且安装起来并不复杂。我在示例中找到了一些关于 Eigen 的东西，怎么样？还有其他建议吗？

谢谢

PS 矩阵在对角线上和附近是密集的，在其余部分是稀疏的，并且靠近角 (NE) 的部分是空的。