SO的新手。我正在试驾Armadillo+OpenBLAS，一个简单的蒙特卡洛几何布朗运动逻辑显示运行时间比MATLAB长得多。我相信一定是出了什么问题。环境:英特尔i-54核，8GB内存，VS2012express，Armadillo4.2，OpenBLAS(官方x64二进制文件)v0.2.9.rc2，同样的逻辑，MATLAB需要2秒，而Armadillo+OB需要12秒。我还注意到该程序是在单线程上运行的，但我转向了OpenBLAS，因为我听说它具有多核能力。感谢您的任何建议。#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamesp
我学会了如何使用Eigen求逆矩阵.但是当我找到作为函数输出的数组的逆时，我得到了一个错误requestformember‘inverse’in‘x’,whichisofnon-classtype‘double**’请帮助我，使用C++库求逆矩阵。我写的代码是:#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacearma;usingnamespaceEigen;intmain(){veca;double**x;double**inv_x;a这里用户定义的函数f返回一个数组x。我正在尝试使用特征库查找x的逆函数。
我有这个matlab代码来显示super频谱图后的图像对象(stft，耦合plca...)t=z2*stft_options.hop/stft_options.sr;f=stft_options.sr*[0:size(spec_t,1)-1]/stft_options.N/1000;max_val=max(max(db(abs(spec_t))));imagesc(t,f,db(abs(spec_t)),[max_val-60max_val]);得到这个结果:我使用Armadillo成功地移植到C++lib并得到mat结果:matf,t,spec_t;问题是我不知道如何转换像image
观察对于中等大小的矩阵，arma::mat类型的矩阵从R传递到C++的开销比NumericMatrix类型慢得多。就像花费大约250倍的时间一样。这是一个最小的例子#include//[[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]usingnamespaceRcpp;usingnamespacearma;//[[Rcpp::export]]doubletest_nm(NumericMatrixX){return0.0;}//[[Rcpp::export]]doubletest_arma(matX){return0.0;}//[[Rcpp::export]]double
我正在为矩阵使用ArmadilloC++库。我想将一些行复制到外部数组(我需要将它们复制到gpu)。有没有快速的方法来做到这一点？如果我使用.rows，它会给我一个无法访问数据指针的subview，因此我必须迭代这些值并将它们一一复制。这非常慢。还有其他选择吗？谢谢。 最佳答案 Armadillo逐列存储数据(为了与LAPACK兼容)，因此通过.colptr()提取列是首选方法。您可以重构您的代码，以便逐列而不是逐行存储数据。实现此目的的一种蛮力方法是转置矩阵。 关于c++-Armadi
我目前正在研究用于线性代数的ArmadilloC++库。据我了解，它使用LAPACK/BLAS库进行基本矩阵运算(例如矩阵乘法)。作为Windows用户，我从这里下载了LAPACK/BLAS:http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/#running.问题是与Matlab甚至R相比，矩阵乘法非常慢。例如，Matlab在我的计算机上用大约0.15秒将两个1000x1000矩阵相乘，R需要大约1秒，而C++/Armadillo/LAPACK/BLAS需要超过10几秒钟。因此，Matlab基于高度优化的线性代数库。我的问题是是否有更快的L
本文介绍在VisualStudio软件中配置C++环境下线性代数运算库Armadillo的方法。 首先，我们需要在Armadillo库官网下载其源代码，直接点击下图所示红色框内部分即可。 点击上图所示位置后，将弹出一个新的下载界面；Armadillo库的源代码将随后自动下载。 接下来，我们在VisualStudio软件中新建一个项目。 其中，模板选择“空项目”。 项目的名称与存储位置大家可以自行设定，但存储路径建议选择在某个盘符下的第一个子文件夹中（即路径不要设置的太深即可）。 随后，将本文开头我们下载好的Armadillo库的源代码解压到上述新创建项目的存储路径中，如下图所示
背景 相比于IntelMathKernelLibrary（IntelMKL）库，armadillo线性代数库更容易安装和配置，使用逻辑也跟更接近matlab，因此更容易上手、更适合刚接触科学计算的初学者。 本文旨在介绍在ubuntu系统中安装armadillo库（基于cmake）。下载安装包 进入armadillo库官网（从window或ubuntu系统中进入都行）下载最新版的安装包，官网先不要关闭，后面要安装依赖库：【官网】Armadillo:C++libraryforlinearalgebra&scientificcomputing(sourceforge
1.背景介绍矩阵分解是一种常见的矩阵分析方法，主要用于处理高维数据的降维和特征提取。在现代数据挖掘和机器学习领域，矩阵分解技术被广泛应用于推荐系统、图像处理、文本摘要等方面。本文将介绍如何使用C++的Armadillo库和Eigen库实现矩阵分解算法，并详细解释其核心原理、数学模型以及具体操作步骤。1.1矩阵分解的基本概念矩阵分解是指将一个矩阵分解为多个较小的矩阵的过程。这些较小的矩阵通常具有一定的结构或特点，可以帮助我们更好地理解和处理原始矩阵。矩阵分解的主要目的是将复杂的高维数据降维，以便更容易地进行分析和处理。常见的矩阵分解方法有非负矩阵分解(NMF)、奇异值分解(SVD)、高斯混合模型
我正在尝试构建iOS应用程序，我必须链接Armadillo。Xcode可以毫无问题地编译和构建并运行模拟器，但得到mach-o，但不是为iOS模拟器构建并在启动屏幕上等待....搜索了大约一个星期，但没有成功。甚至看了所有的话题。更新:我解决了我的问题。包括Armadillo并删除了.dylib。然后;#defineARMA_DONT_USE_WRAPPER#include现在使用模拟器没有问题。谢谢。 最佳答案 我认为发生这种情况是因为您的库Armadillo出于某种原因未针对ARMv7、ARMv7s、ARM64架构进行编译。这就
