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我正在尝试使用pip在python中安装scipy模块...它显示以下错误. Command "c:\users\sony\appdata\local\programs\python\python35-32\python.exe -u -c "import setuptools, tokenize;__file__='C:\\Users\\sony\\AppData\\Local\\Te
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我在这里定义了计算矩阵行列式的函数.但是有时候我得到了错误的信号.我通过此答案对函数进行了建模. from scipy.linalg.cython_lapack cimport dgetrf cpdef double det_c(double[:, ::1] A, double[:, ::1] work, double[::1] ipiv): '''obtain determina
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我正在使用Ubuntu 14.04. 我原本希望这样做: sudo apt-get install python-numpy 本来可以,但事实并非如此…… 我尝试检查的方法是通过执行locate blas并发现似乎无关的任何内容. 我想要一个不涉及从源代码编译的解决方案. 理想的解决方案是使用ubuntu存储库. 解决方案 在Ubuntu 14.04和更高
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拜托,我这里需要一盏灯.我想在Windows上使用良好的BLAS/LAPACK lib 安装numpy,但绝对没有页面能够很好地解释该过程.看来OpenBLAS是个不错而又快速的选择. 目标是将"theano"与"keras"一起使用,并且"theano"要求库是“动态的",而不是静态的. (不确定我是否明白这是什么意思,但这会导致速度缓慢和内存问题) 请把我当作一个完整的新手.给我一个循
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我有一个正方形且密集的矩阵 B 和一个矩形且稀疏的矩阵 A . 是否有一种有效地计算乘积B^-1 * A的方法? 到目前为止,我使用(以numpy格式) tmp = B.inv() return tmp * A 我相信,这使我们感到A的稀疏.我在考虑使用稀疏方法 numpy.sparse.linalg.spsolve,但这要求B(而不是A)是稀疏的. 还有其他加快速度的
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我正在CentOS 6.5上从源代码构建numpy,而没有root访问权限(python -V = 2.7.6).我有来自git的最新numpy来源.我一生无法麻木地承认地图集库.我有: ls -1 /usr/lib64/atlas libatlas.so.3 libatlas.so.3.0 libcblas.so.3 libcblas.so.3.0 libclapack.so.3 lib
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我正在使用Octave和R使用一个简单的矩阵来计算SVD,并得到两个不同的答案!下面列出了代码: R > a a [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 1 0
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我正在基于blas和lapack构建numpy/scipy环境,或多或少地基于此逐步进行. 完成后,如何检查我的numpy/scipy函数确实使用了以前构建的blas/lapack功能? 解决方案 方法numpy.show_config()(或numpy.__config__.show())输出有关在构建时收集的链接的信息.我的输出看起来像这样.我认为这意味着我正在使用Mac OS随
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考虑以下简单的fortran程序 program test_vec_allocation use mpi implicit none integer(kind=8) :: N ! =========================BLACS and MPI======================= integer
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我在用MATLAB编写MEX文件时遇到麻烦,该文件可以执行简单的线性运算,例如对矩阵求逆.我已成功使用Visual Studio 2010设法对矩阵求逆,并成功创建了MEX文件,因此,我遇到的唯一麻烦是将这两个概念结合在一起.我试图编译我从MathWorks网站获得的MEX示例代码,但是没有运气. 这是我尝试过的, 将我从MathWorks获得的文件(重命名)保存为.c扩展名,然后尝试
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我目前正在开发一个涉及对blas例程的大量调用的应用程序.例行检查我发现的内存泄漏,发现我在 dgemm 调用中丢失了字节.呼叫看起来像这样: // I want to multiply 2 nxn matrices and put the result into C - an nxn matrix double zero = 0.0; double one = 1.0; double n;
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我正在对求解矩阵的执行时间进行基准测试,我无法得到比200x200还要多的值,我应该大概达到1500x1500或接近该值.我在VS上运行它. #include #include #include "lapacke.h" #include "lapacke_config.h" #include /* Auxiliary routin
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我想将矩阵乘以D * W',其中W'是W的转置版本. 虽然我将使用DGEMM,但在@IanBush的帮助下,我发现在这种情况下LDB应该是矩阵W的行数而不是列数.这种情况的代码是 Call dgemm('n', 't', N1, M1, N1, 1.0_wp, D, N1, W, M1, 0.0_wp, c, n1) 其中n1和m1是矩阵的维数 Dimensions of
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在使用lapack例程zheev()时,我偶然发现了一个奇怪的行为.我不明白有两个问题 1)我的一个全局变量似乎被zheev()覆盖.下面的小程序显示了它: [由gfortran -o test test.f90 -llapack -lblas编译] program test implicit none integer, parameter :: dp = 8 inte
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我正在尝试使用Armadillo矩阵库进行矩阵计算,并且它需要BLAS和LAPACK. Armadillo文档建议从 http://www.stanford.edu/获取预编译版本. 〜vkl/code/libs.html 其中有.lib和.dll文件.唯一的问题是我不知道如何获取Visual Studio(Express Edition 2008)来识别这些文件.我尝试将它们复制到Visu
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有人能指出我一个允许我对python(numpy)中的Cholesky分解执行低级更新的库/代码吗? Matlab将此功能作为称为"cholupdate"的功能提供. LINPACK也具有此功能,但是(据我所知)它尚未移植到LAPACK,因此在例如肮脏的. 我发现scikits.sparse提供了基于CHOLMOD的类似功能,但是我的矩阵很密集. 是否有适用于python且具有与num
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我有一个用C#编写的项目,我需要在矩阵上进行各种线性代数运算(例如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 ++实现相比),但是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,有人可以推荐使用.net的免费/开源BLAS或LAPACK库吗? 最诚挚的问候Egil. 更新:今天发现了 Math.N
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我正在尝试使用ZGETRI计算复杂矩阵的逆,但是 即使执行没有错误(info = 0), 它没有给我正确的逆矩阵,我绝对有 不知道错误是从哪里来的. PROGRAM solvelinear implicit none INTEGER :: i,j,info,lwork INTEGER,dimension(3) :: ipiv COM
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我整天都在摆弄,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. 我首先遇到了在Matlab中运行已编译的Mex文件的问题,因为Matlab抱怨说它无法打开共享库libarmadillo.我使用环境变量LD_LIBRARY_PATH解决了此问题和LD_RUN_PATH(在osx中为DYLD_LIBRARY_PATH和LYLD_RUN_PATH). 问题仍然存在,即使
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我正在尝试解决以下类型的线性方程组:SWIFT中的A * X = B. 我已经能够使用基于LU分解的算法来执行此操作,该算法消耗O(N ^ 2)内存. 由于我的数组通常很大(10000个样本或更多),因此我正在查看LAPACK,它具有一些特定于三对角矩阵的函数,这些函数仅占用O(N)的存储空间和更有效率. http://www. netlib.org/lapack/explore
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