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我正在寻找一些三角求解器，我遇到了两个求解器。BLAS 中的一个：dtrsm 和 LAPACK 中的另一个：dtrtrs。从外观上看，两者似乎都具有共同的功能，而 dtrsm 具有更多功能（在解决系统之前缩放右侧）。

我想知道
1）这些功能还有什么不同？
2）当执行相同的操作时，哪个更快？
3) 如果 (2) 的答案不明显，什么时候建议 dtrsm 优于 dtrtrs，反之亦然？

我使用 LAPACK 的目的是计算矩阵的 cholesky。我在 Fedora 中使用 C/C++ 编程，但我对安装哪个 lapack 感到困惑 - LAPACK 与 lapacke 还是 clapack？

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。

我正在尝试计算不同大小矩阵的特征值和特征向量。我正在使用一段非常简单的 Fortran90 代码，我正在编译它并链接到英特尔 MKL 包中包含的适当 Lapack 库，该库在我的机器中可用，它在 Ubuntu 中运行。代码“matrix_diag_01.f90”附在消息的末尾。“random”模块只包含来自 Numerical Recipes 的“ran”随机数生成器。代码使用编译良好

当给出较小的矩阵时，可执行文件可以很好地工作。但是，对于大小为 3000x3000 的矩阵，它会产生一些奇怪的行为。首先它给出了这个错误

但是，对 SSYEVD 的调用中只有 3 个参数。其次，它返回特征向量但不返回特征值。我已经通过在另一台内存更大的机器上编译来检查，但结果是一样的。

有人可以帮忙吗？

谢谢！

我想使用 lapack 库clapck，但我怎么能在 Visual Studio 2008 的 C++ 项目中使用它...

我也在审查模板数字工具包

您是否做过类似的事情，您建议在 Visual Studio C++ 项目中使用什么？您可以发布一个必须包含标题的简单示例吗？

我有一个正方形且密集的矩阵B，以及一个矩形且稀疏的矩阵A。

有没有办法有效地计算产品B^-1 * A？

到目前为止，我使用（在 numpy 中）

我相信，这使我们了解了 A 的稀疏性。我正在考虑使用稀疏方法 numpy.sparse.linalg.spsolve，但这需要 B 而不是 A 是稀疏的。

还有其他方法可以加快速度吗？

有谁知道在 Accelerate (CLAPACK) 中使用什么函数/方法来求解压缩列存储矩阵 (ccs)。我正在寻找任何示例代码、示例链接以及如何求解矩阵的提示。我一直在查看文档，但大多数内容都与更复杂的图形系统有关，并且有数百种看似相似的方法。预先感谢

有没有办法Armadillo's在项目中使用具有 lapack 的“C++ 线性代数库”代码C#？

能不能发个简单的例子...

我正在考虑获取一个.dll并将其导入C#项目，这是可行的还是有其他方法可以走？

我是并行计算和寻找选项和技巧的新手。

我现在的问题是找到 2 ^{32 个}B = AX 类型的独立线性方程；其中 A[8x8]、B[8x1] 和 X[8x1] 的尺寸；A 是密集矩阵。

我在 Intel core 7i 处理器、4 核、8 线程和 Mac 机器上按顺序使用 CLAPACK - zgelss 函数。

此外，我的矩阵大小似乎足够小，可以使用内部优化。

我想在这个循环上应用并行性：

我想问我有什么选择来做到这一点。

一些人建议使用OpenMP，但在阅读了 OpenMP 之后，我发现我们无法将 OpenMP 指令应用于预编译的代码部分。

如果我们这样做，它可以工作，但它可能不安全，因为您不能将预编译函数中的临时变量私有化。{请评论对/错/其他}

所以我想问一下，如果可能的话，怎么做。一些技巧......任何东西......

我正在尝试发布一些软件，目前正在编写构建过程的脚本。我被困在我从未想过的事情上，在 x86_64 linux 上静态链接 LAPACK。在配置AC_SEARCH_LIB([main],[lapack])工作期间，但 lapack 单元的编译不起作用，例如undefiend reference to 'dsyev_'--no lapack/blas 例程未被注意到。

我已经确认我已经安装了这些库，甚至使用适当的选项自己编译了它们，以使它们具有相同的结果。

这是我几年前在 LAPACK 的第一次体验中使用的一个例子，它动态工作，但不是静态工作：http: //pastebin.com/cMm3wcwF

我用来编译的两种方法如下，