我想在我的GraphSlam中使用nxn矩阵的逆矩阵。我遇到的问题:.inverse()Eigen库(3.1.2)不允许零值，返回NaNLAPACK(3.4.2)库不允许使用零行列式，但允许零值(使用来自ComputingtheinverseofamatrixusinglapackinC的示例代码)Seldon库(5.1.2)由于某种原因无法编译有没有人成功实现了允许负数、零值和零行列式的nxn矩阵求逆代码？有什么好的库(C++)推荐吗？我尝试为GraphSlam计算以下omega:http://www.acastano.com/others/udacity/cs_373_autono
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
我正在尝试安装Lapack以将其与PHP(http://php.net/manual/en/book.lapack.php)一起使用，因为它是我发现的唯一包含奇异值计算的PHP库。我在装有Apache2的Ubuntu14.04服务器上。我已经按照其他网站上的说明安装了gfortran和liblapack-dev，但它们都没有描述如何包含它。简而言之，当从Lapack调用静态函数时，我得到一个qerror，说它不是定义的类。我认为我的下一步是启用扩展，但尽管遵循了这个问题(HowtocheckwhichPHPextensionshavebeenenabled/disabledinUbun
我需要优化由点的二维网格表示的表面，以生成与提供的目标法vector对齐的表面法vector。网格大小可能在201x201和1001x1001之间。这意味着变量的数量将为40,000到1,000,000，因为我只修改网格点的z坐标。我正在使用Ceres框架，因为它应该擅长处理大规模非线性优化问题。我已经尝试过MATLAB的fmincon，但它使用了难以置信的内存量。我写了一个适用于小网格的目标函数(在3x3和31x31上成功)。但是，当我尝试编译具有较大网格尺寸(157x200)的代码时，我看到以下错误。我读到这是Eigen的限制。但是，当我告诉Ceres使用LAPACK而不是Eige
我想知道LAPACKE和LAPACK有什么区别。我想用QZ分解做Eigen分析，但我不确定我应该从LAPACKE还是LAPACK开始。我感谢任何帮助。 最佳答案 LAPACKE是标准F90LAPACK库的C包装器。老实说，直接使用LAPACK做事更容易(也更有效)，只要你存储列优先的东西。无论如何，LAPACKE最终都会(以某种方式)调用LAPACK例程。 关于c++-lapacke和lapack之间的区别，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用BoostUBlas的数值库绑定(bind)来求解一个简单的线性系统。以下工作正常，除了它仅限于处理矩阵A(mxm)相对小“m”。在实践中，我有一个更大的矩阵，维度m=10^6(最多10^7)。是否存在有效使用内存的现有C++方法来解决Ax=b。#include#include#include#include#include//compileablewiththiscommand//g++-I/home/foolb/.boost/include/boost-1_38-I/home/foolb/.boostnumbind/include/boost-numeric-bindin
我正在尝试根据Windows10/VisualStudio2017编译代码，对于此代码，我必须使用dgtsv拉帕克库的功能。我已经将视觉工作室与我的布拉斯和拉帕克库并将DLL复制到System32。我也安装了明格带有G++和Fortran编译器。extern"C"{voiddgtsv(int*,int*,double*,double*,double*,double*,int*,int*);}但是编译器给我以下错误：LNK2019unresolvedexternalsymboldgtsvreferencedinfunction"private:void__cdecl"感谢您提供的任何建议。看答案
记录下Windows环境下LAPACK+BLAS的编译流程。安装VisualStudio、IntelOneAPIHPCToolkit和CMake。下载LAPACK源码（也包含了BLAS）。利用CMake进行Configure和Generate，生成需要的VisualStudio项目。打开生成的VisualStudio项目，选择Release模式生成。编译得到的lapack.lib和blas.lib在lib目录下，对应的动态库lapack.dll和blas.dll在bin目录下。
我正在使用dgeev来自Accelerate框架中LAPACK实现的算法，用于计算矩阵的特征向量和特征值。遗憾的是，Apple文档中没有描述LAPACK函数，仅链接到http://netlib.org/lapack/faq.html。包括在内。如果你查一下，你会发现dgeev中的前两个参数是表示是否计算特征向量的字符。在Swift中，它要求UnsafeMutablePointer.当我简单地使用"N"，我得到一个错误。dgeev功能和错误在以下屏幕截图中描述我应该怎么做才能解决这个问题？ 最佳答案 “问题”是前两个参数声明为char
我正在尝试计算一个numpy数组M的行列式，其中np.shape(M)=(N,L,L)类似于:importnumpyasnpM=np.random.rand(1000*10*10).reshape(1000,10,10)dm=np.zeros(1000)for_inxrange(len(dm)):dm[_]=np.linalg.det(M[_])有没有不循环的方法？“N”比“L”大几个数量级。我想到了类似的东西:np.apply_over_axes(np.linalg.det(M),axis=0)有没有更快的方法做我想做的事？我猜循环开销是一个性能瓶颈，因为小矩阵的行列式是一个相对便宜
