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c++ - LaGenMatDouble の submatrixview である LaVectorDouble オブジェクトを取得するにはどうすればよいですか?
行列計算にはLapack++を使用しています。機能の 1 つは、サブマトリックス ビューの使用です。メモリ内の同じ場所を参照するオブジェクト。
例:
A と b は W の部分行列です。
LaVectorDouble で計算を実行できるようにするにはどうすればよいですか?
c++ - lapack++ (2.5+) で行列式を計算する方法
lapack ++ライブラリを使用して(非対称、二乗) LaMatGenDouble行列の行列式を計算する最良の(最速の)方法は何ですか?
c++ - Lapackpp vs Boost BLAS
まず、私は C++ の初心者です。
私は修士論文のプログラムを書いていますが、その一部は回帰を再帰的に解決することを想定しています。
解決したい:
私の場合、計算速度は無視できません。つまり、Boost::BLAS を使用しているかどうかを知りたいのです。
Lapackpp よりも計算時間が少なくて済みます (私は gentoo を使用しています)。
PS Lapackppプロジェクトサイトでクラスのドキュメントを見つけることができましたが、例は見つかりませんでした。LapackがBoost::BLASよりも速い場合に備えて、誰かが私にいくつかの例を提供してもらえますか
ありがとう
c++ - C ++で正規方程式系を解く
次の線形方程式系を解きたいと思います。
A はn x m
行列 (正方ではない)、b と x は両方ともn x 1
ベクトルです。A と b が既知の場合、n は 50 ~ 100 のオーダーで、m は約 2 です (つまり、A は最大 [100x2] になる可能性があります)。
私はの解決策を知っていますx
:$x = \inv(A^T A) A^T b$
uBLAS (Boost)、Lapack、Eigen など、いくつかの解決方法を見つけましたが、これらのパッケージを使用した場合の 'x' の CPU 計算時間がどれほど速いかはわかりません。また、これが「x」を解く理由が数値的に速いかどうかもわかりません
私にとって重要なのは、私が初心者であるため、CPU の計算時間ができるだけ短く、適切なドキュメントであるということです。
正規方程式を解いた後、回帰を使用して近似を改善し、後でカルマン フィルターを適用Ax = b
したいと考えています。
私の質問は、上記のニーズに対してどの C++ ライブラリがより堅牢で高速かということです。
eclipse - Lapack++リンカーの問題
Lapack++2.5.4とATLAS3.8.4をFedora12にインストールしました。
Eclipseを使用してlapack++をテストする簡単なプログラムを作成しました。
私はこれらのパスをEclipseに設定しました:
インクルードパス:/trunk/lapack/lapackpp-2.5.4/include
ライブラリ:lapackpp
ライブラリパス:/ usr / local / lib
エラーなしでビルドしますが、実行しようとすると吐き出されます
私は解決策を探していましたが、解決策が見つからないようです。-lg2cを含めてみましたが、コンパイラが見つかりません。助けてください。
c++ - Windowsでlapackを使用する方法
lapack を使って C++ マトリックスラッパーを作りたいのですが、lapack は Fortran で書かれており、clapack もいくつかありますがソースから使いたいです。最初に *.f および *.cpp ファイルをオブジェクト ファイルにコンパイルしてから、それをアプリケーションにリンクします。
私が持っている次のアプリとソース。
- Visual Studio proff エディション、dev c++、ultimate++、mingw なんでも
- g95 および gfortran (mingw の下) コンパイラ
- lapack (最新ソース)
- blas (lapack に含まれています)
申請書の作成方法を教えてください...
私のオペレーティング システムは Windows 7 で、CPU は Core2Duo で、Intel 数学カーネルはありません。
c++ - LAPACK ++をインストールして使用しようとすると、共有ライブラリのロードに関する問題が発生します
私はライブラリを使用するのが初めてで、lapack++とそれを機能させるのに問題があります。これまでに何をしてみたかを説明します。
最初にBLASとLAPACKをインストールしましたが、うまくいきました。LAPACK ++バージョン2.5.2(http://lapackpp.sourceforge.net/)をインストールしたので、C /C++でさまざまな線形代数ルーチンを呼び出すことができます。構成、make、make installを実行すると、すべてのC /C++ヘッダーファイルが/usr/ local / include /lapackpp/に配置されます。そのうちのいくつかは..です。
また、/ usr / local/lib内の次のファイル
ここで、g ++を使用してコンパイルしようとすると、次の単純なコードが使用されます。
次の出力が得られます...
問題の原因となったヘッダーファイルにヘッダーファイルの場所を明示的に書き込むことで、この問題を解決しました。
例えば。#includeを#includeに置き換えました
これを行った後、私のコードは正常にコンパイルされます。
コードをコンパイルしようとすると
入力して
次のエラーが発生します
(LaGenMatDoubleに関する情報はこちらです )
これは、私がライブラリに間違ってリンクしている可能性があることを示唆していますか?
少しグーグルした後、-Iを使用してヘッダーファイルにリンクし、-Lで共有ライブラリにリンクし、-llapackppでライブラリ自体にリンクする必要があることに気付いたので、次のように入力しました。
コードをコンパイルしました。./testと入力してプログラムを実行すると、エラーが発生します。
そして今、私は混乱しています。
これが問題と関係があるかどうかはわかりませんが、入力すると
私は得る
パッケージlapackppがpkg-config検索パスに見つかりませんでした。おそらく、`lapackpp.pc'を含むディレクトリをPKG_CONFIG_PATH環境変数に追加する必要があります。パッケージ'lapackpp'が見つかりません
同じことがlapackとblasにも起こります。
どうしたらいいかわからない。どんな助けでも大歓迎です、ありがとう!
boost - 圧縮行列とChlesky因数分解とBLAS/LAPACKをブースト
次の手順を解決したいと思います。
ブーストを埋める::numeric:: ublas :: compressed_matrix;
ここで、コレスキー分解を適用する必要があります。
- ただし、そのようなブースト機能はありません。そこで、別のライブラリを探し始めました。BLASまたは一種のLAPACKライブラリについて考えていました。しかし、私が必要とするアルゴリズムはありますが、boost :: neuro :: ublas :: compressed_matrixをBLASまたはLAPACKの関数/アルゴリズムとバインドする方法は?そのような方法はありますか?
最後に、「Ax = b」を解く必要があります。ここで、「A」は、コレスキーアルゴリズムによって因数分解されたブーストのcompressed_matrixです。では、ブーストやLAPACKのアルゴリズムまたは関数を使用して「x」を解決するにはどうすればよいでしょうか。
前もって感謝します。
LuP
c++ - c++、levmar 最適化、lapack、tnt ライブラリ
問題を手伝ってくれるのは親切な人でしょう:
最近、 http: //www.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/ から levmar 最適化コードを見つけました 。
ライブラリはlapackを使用しています。
c++ Visual Studio 2010 Express Edition で適切に動作する lapack が見つかりませんでした。
代わりに、 http://math.nist.gov/tnt/download.htmlから TNT ライブラリを見つけました 。
私の質問は、tnt が levmar で使用される lapack ルーチンを置き換えることができるかどうかを知っている人はいますか?
ありがとう
c++ - プログラムでの LU 因数分解 (C++)
C++ のプログラムで LU 因数分解 (分解、違いは何ですか?) を実行する関数またはクラスが必要です。コンパイラとして Dev-c 最新バージョン (Windows 上) を使用しています。armadillo と lapack のインストール方法はわかりましたが、非常に複雑で、少し問題があるようですhttp://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/ (ページの下部にあるように) . そのため、うまく機能し、インストールがそれほど複雑ではないライブラリ (C++) が必要です。Eigen についての例を見つけましたが、どうですか? 他の提案はありますか?
ありがとうございました
PS行列は、対角線上およびその近くで密集しており、残りは疎であり、角度(NE)に近い部分は空です。