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我正在尝试使用Fortran 95运行一个带有LAPACK库的简单程序。我正在解线性方程组:Ax=B A = [4 -2 3] [1 3 -4] [3 1 2] B=[ 1 -7 5] x是解向量 解决方案 x = [-1 2 3] 以下是代码。我使用了两个子例程:SGETRF和SGETRS。第一个函数SGETRF计算矩阵
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求解Ax = b。真正的双倍。A是带有M>2的超定Mx2。b是Mx1。我对mldivide运行了大量数据,结果非常好。我用MKLLAPACKE_dgels编写了一个Mex例程,但它远没有那么好。结果有大量的噪音,潜在的信号几乎不在那里。我首先对照MKL示例结果检查了例程。我已经搜索了mldivide文档(流程图)和SO问题。我所发现的就是MatLab对超定矩形使用QR分解。 接下来我应该尝试
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我正在尝试编译别人的代码,但没有简单的头文件.我需要在 osx 上链接默认的 lapack 和 blas 库,经过一番搜索,我发现它们在 Accelerate 框架中,在我的 make.inc 中我使用了类似 LAPACK_LIBS = -framework 加速 现在我阅读了我应该包含的手册页 #include 有没有办法在 make.
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我的目标是将 LAPACK 与 Emscripten 一起使用. 我的问题是:如何将 LAPACK 移植到 JS?我能想到的方法有两种: CLAPACK to JS 我的问题是:有人知道 3.2.1 之后的非官方版本吗?而另一种思路是:如何将FORTRAN移植到JS? Emscripten 能够将 C 代码转换为 JavaScript.但不幸的是,LAPACK 3.5.0 (http:
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我正在尝试在运行 redhat+IBM LSF 的集群中从源代码安装最新的 octave 3.8.1.除了我自己的主目录之外,我没有其他任何地方的写访问权限,这就是为什么我必须从源代码安装 octave.集群提供的 blas 和 lapack 不起作用,所以我必须自己构建它们.我现在已经完成了blas和lapack的编译并通过了./configure,但是我运行make的时候报错如下: 这些
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我正在尝试使用 ZGETRI 计算复杂矩阵的逆矩阵,但是即使它执行没有错误(info = 0),它没有给我正确的逆矩阵,我绝对有不知道错误来自哪里. 程序求解线性隐式无整数 :: i,j,info,lwork整数,维度(3)::ipiv复杂(16),维度(3,3)::C,Cinv,M,LU复杂(16),可分配 :: 工作(:)信息=0lwork=100分配(工作(lwork))ipiv=0工作=
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我正在尝试使用 ZGEEV 来计算特征值和特征向量,但是在输出不正确并且在不同优化级别使用时也不一致时遇到了一些问题.下面是我的 Fortran 代码,其结果为 -O1 和 -O2 优化级别.我还包含了 Python 代码以进行比较. 我只能假设我以某种方式错误地调用了 zgeev(),但是我无法确定如何.我相信我的 LAPACK 安装不太可能出现问题,因为我比较了两台不同计算机(Windo
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我按照 说明, sudo apt-get install liblapack-dev 这样我就可以找到/usr/lib/libblas/libblas.a和/usr/lib/lapack/liblapack.a,然后在gfortran 与 randomsys1 示例, gfortran -llapack -lblas randomsys1.f90gfortran -llapack -L/u
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我是 LAPACK 和 C++/Fortran 接口的初学者.我需要在 Mac OS-X Lion 上使用 LAPACK/BLAS 解决线性方程和特征值问题.OS-X Lion 提供优化的 BLAS 和 LAPACK 库(在/usr/lib 中),我链接这些库而不是从 netlib 下载它们. 我的程序(转载如下)正在编译和运行良好,但它给了我错误的答案.我在网络和 Stackoverflo
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我正在使用 Accelerate 框架中 LAPACK 实现中的 dgeev 算法来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 功能,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 UnsafeMutablePo
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我整天都在摆弄这个,所以我想我可以让每个人都从我的经验中受益,请在下面查看我的答案. 我第一次在 Matlab 中运行已编译的 Mex 文件时遇到问题,因为 Matlab 抱怨它无法打开共享库 libarmadillo.我使用环境变量解决了这个问题LD_LIBRARY_PATH 和 LD_RUN_PATH(DYLD_LIBRARY_PATH 和 LYLD_RUN_PATH 在 osx 中).
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当我尝试编译 Armadillo 2.4.2 附带的 example1.cpp 时,我不断收到以下链接错误: /tmp/ccbnLbA0.o: 在函数`double arma::blas::dot(unsigned int, double const*, double const*)'中:main.cpp:(.text._ZN4arma4blas3dotIdEET_jPKS2_S
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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.在配置期间 AC_SEARCH_LIB([main],[lapack]) 工作,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
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我目前无法通过 PyCharm 的包管理器安装 scipy.我已经成功安装了 numpy,并且在系统变量中确实有 Microsoft Visual Studio C/C++ 编译器. 但是,当需要在 PyCharm 中安装 scipy 时,会出现以下错误: 执行命令:pip install scipy 发生错误:numpy.distutils.system_info.NotFou
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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.在配置期间 AC_SEARCH_LIB([main],[lapack]) 有效,但 lapack 单元的编译不起作用,例如 undefiend 引用 'dsyev_' --no lapack/blas 例程不被注意. 我已经确认我已经安装了这些库,甚至我自己
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如果我使用 scipy.linalg.在我的工作站上解决一个 ~12000 未知问题(具有 ~12000 平方、密集、非对称矩阵)(我认为它称为 LAPACK 的 gesv 函数)(我认为它称为 LAPACK 的 gesv 函数),我在 10-15 分钟. 只是为了探索可能的极限(注意我没有说“有用"),我将我的潜在问题的分辨率提高了一倍,这导致需要解决大约 50000 个未知数.虽然从技术
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我正在寻找一个好的(在积极维护的最好情况下)C++ 矩阵库.因此它应该被模板化,因为我想使用有理数的复数作为数值类型.我处理的矩阵主要是稀疏和幺正的. 能否请您推荐一些库并简要解释一下为什么要使用它们,因为我知道如何找到它们,但我无法真正决定什么适合我,因为我缺少使用它们的经验. 编辑: 我处理的主要运算是矩阵乘法、向量的标量乘法和克罗内克积.矩阵的大小是指数级的,我希望至少能够
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我想学习如何在 MATLAB 中调用内置的 LAPACK/BLAS 例程.我有使用 MATLAB 和 mex 文件的经验,但实际上我不知道如何调用 LAPACK 或 BLAS 库.我在 file exchange 中找到了网关例程,它简化了调用,因为我不必为任何函数编写 mex 文件,例如 这个.我需要任何玩具示例来学习 MATLAB 和这些内置库之间的基本消息传递.欢迎使用任何玩具示例,例如矩阵
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几天以来,我在使用 MATLAB 时不断收到相同的错误,该错误在某些时候使用 dlopen 发生.我对 MATLAB 很陌生,这就是为什么我不知道该怎么做.谷歌似乎也没有帮助我.当我尝试制作特征向量时,我得到了这个: 使用 eig 时出错LAPACK 加载错误:dlopen:无法使用静态 TLS 加载更多对象 我在做乘法时也得到了这个: 错误使用 *BLAS 加载错误:dlopen:无法使用
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我正在基于 blas 和 lapack 或多或少地基于 this 构建我的 numpy/scipy 环境 走过. 完成后,如何检查我的 numpy/scipy 函数是否确实使用了之前构建的 blas/lapack 功能? 解决方案 方法numpy.show_config()(或numpy.__config__.show())输出信息关于在构建时收集的链接.我的输出看起来像这样.我认为
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