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我目前正在大学上一门名为“科学计算”的数学课，教授告诉我们，C 是最常用的语言，嗯，科学计算，我只是想知道这位教授有多准确？

我有一个用 C# 编写的项目，我需要对矩阵进行各种线性代数运算（如 LU 分解）。

由于该程序主要是为确认理论而创建的原型，因此 C# 实现就足够了（与可能更快的 C++ 相比），但我仍然希望有一个好的 BLAS 或 LAPACK 库可以为我节省一些编码。

长话短说，任何人都可以推荐一个免费/开源的 BLAS 或 LAPACK 库来与 .net 一起使用吗？

最好的问候埃吉尔。

更新：今天找到了Math.NET Numerics，看起来很有趣，有人有这方面的经验吗？

我必须对 1,2,3...9 维向量的数组进行计算，这些向量的数量变化很大（比如从 100 到数百万）。当然，如果数据容器可以很容易地分解以启用并行算法，那就太好了。

我遇到了 blitz++（几乎不可能为我编译），但是还有其他快速的库可以操纵矢量数据数组吗？boost::fusion 值得一看吗？此外，vtk 的 vtkDoubleArray 看起来不错，但 vtk 是仅用于可视化的库。我必须承认拥有元组数组是一个诱人的想法，但我没有看到任何关于 boost::fusion 和/或 vtkDoubleArray 的基准。就像它们不是为速度而设计的一样。有什么想法吗？

最好的祝福，

威多多

我正在研究一种科学应用程序，该应用程序具有可以并行进行的易于分离的部分。因此，我将这些部分编写为每个独立线程运行，尽管这似乎不是将事物分成线程的标准原因（即，不阻塞某些退出命令等）。

几个问题：

这是否真的为我在标准多核桌面上买了任何东西 - 即，如果我有一个当前的 JVM，线程实际上会在单独的核心上运行，还是我必须做其他事情？

我几乎没有所有线程都读取（尽管从未写入）的对象。潜在的问题？这些问题的解决方案？

对于实际的集群，您能否推荐将线程分发到各个节点的框架，这样我就不必自己管理（好吧，如果存在的话）？澄清：我的意思是自动将线程转换为单个节点的任务或使整个集群看起来像单个 JVM（即，它可以将线程发送到它可以访问的任何处理器）或其他任何东西。基本上，在集群上以一种有用的方式实现并行化，因为我已经将它构建到算法中，并且我的工作量很少。

奖励：大部分评估由集合比较（例如，并集、交集、包含）和一些键映射组成，以获得相关集合。我在 FORTRAN、C 和 C++ 方面的经验有限（第一个学期是科学计算学期，另外两个学期是 10 年前的 HS AP 课程）——如果我将我的用其中一种语言从 Java 前端到算法后端，我的经验水平会发现用这些语言实现这些操作会带来什么样的头痛？

在我对 Haskell、Erlang 和 Scheme 的试验中，我觉得函数式编程语言是回答科学问题的绝佳方式。例如，获取一小组数据并对其进行一些广泛的分析以返回重要的答案。它非常适合解决一些棘手的 Project Euler 问题或以原始方式尝试 Google Code Jam。

与此同时，就其本质而言，他们似乎更适合寻找分析解决方案，而不是实际执行实际任务。我在 Haskell 中最强烈地注意到这一点，在这种情况下，一切都是惰性评估的，并且您的整个程序归结为针对某些给定数据的一个巨大的分析解决方案，您可以将这些数据硬编码到程序中，或者通过 Haskell 有限的 IO 功能进行混乱的处理。

基本上，我称之为“实用”的任务，例如

似乎更直接地翻译成程序语言。我找到一种像这样工作的函数式语言最幸运的是 Factor，我将其比作 Python 的反向抛光符号版本。

所以我只是好奇我是否遗漏了这些语言中的某些内容，或者我只是在问这个问题时离题了。有没有人有函数式语言的例子，它们擅长执行实际任务或函数式语言最好执行的实际任务？

有哪些工具可用于分析具有多个变量的实验数据以尝试优化特定参数的参数？这个问题是故意笼统的 - 我更多地要求我将来应该考虑的工具，而不是现在使用的工具。

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感谢您的帮助