Am besten C++ Matrix-Bibliothek für dünnbesetzte unitären Matrizen

Ich bin auf der Suche nach einem guten (im besten Fall aktiv gepflegt) C++ matrix-Bibliothek. Dabei sollte es werden vorgefertigte, denn ich möchte an einem Komplex von rationals als numerischer Typ. Die Matrizen, welche ich beschäftige mich mit sind hauptsächlich lichten und einheitlichen.

Können Sie bitte vorschlagen, Bibliotheken und geben auch eine kleine Erklärung, warum Sie zu benutzen, weil ich weiß, wie Sie zu finden, aber ich kann mich nicht wirklich entscheiden, was ist für mich passend, da fehlt mir die Erfahrung mit Ihnen.

EDIT:

Die wichtigsten Operationen, die ich bin den Umgang mit - matrix-Multiplikation, die Skalare Multiplikation mit einem Vektor und kronecker-Produkt. Die Größe der Matrizen ist exponentiell, und ich möchte zumindest in der Lage sein Umgang mit Matrizen bis zu 1024x1024 Einträge.

  • Was brauchen Sie, um die matrix-Bibliothek für? Basic linear algebra, Solver, oder ...? Wie groß sind deine Matrizen?
  • Die meisten der Zeit, die ich Tue, matrix-Multiplikation, Skalare Multiplikation und die Verwendung des kronecker-Produkt. Die Matrizen können sehr wenig, zumindest ich möchte in der Lage sein Umgang mit 1024x1024 Matrizen.
InformationsquelleAutor Rupert Jones | 2010-02-08
  1. 10

    Viele Leute, die "ernsthaft" matrix-Kram, verlassen Sie sich auf BLAS, hinzufügen LAPACK /ATLAS (normale Matrizen) oder UMFPACK (sparse matrices) für erweiterte math. Der Grund dafür ist, dass dieser code ist gut-geprüft, stabil, zuverlässig und Recht schnell. Außerdem, Sie können Sie kaufen direkt von einem Lieferanten (z.B. Intel MKL) abgestimmt, in Richtung Ihrer Architektur, sondern auch erhalten Sie kostenlos. uBLAS erwähnt in Manuel ' s Antwort ist wahrscheinlich der standard-C++ - BLAS-Implementierung. Und wenn Sie etwas brauchen, wie LAPACK später, gibt es Bindungen zu tun.

    Jedoch keines dieser standard-Bibliotheken (BLAS /LAPACK /ATLAS oder uBLAS + Bindungen + LAPACK /ATLAS) Zecken Ihre box als vorgefertigte und einfach zu verwenden (es sei denn, uBLAS, ist alles, was Sie jemals brauchen). Eigentlich, muss ich zugeben, dass ich eher zu nennen die C /Fortran-interface direkt, wenn ich eine BLAS /LAPACK-Implementierung, da ich oft nicht viel zu sehen, den zusätzlichen Vorteil, dass die uBLAS + Bindungen Kombination.

    Wenn ich einen brauchen eine einfache, Allzweck-C++ matrix-Bibliothek, Neige ich zum Eigen (ich verwendet, um zu verwenden NewMat in der Vergangenheit). Vorteile:

    • Recht schnell auf die Intel-Architektur, wohl das am schnellsten für kleinere Matrizen
    • schöne Oberfläche
    • fast alles, was Sie erwarten von einem matrix-Bibliothek
    • können Sie ganz einfach neue Arten

    Nachteile (IMO):

    • single-Prozessor [Edit: teilweise behoben Eigen 3.0]
    • langsamer für größere Matrizen und einige fortgeschrittene Mathematik als ATLAS oder Intel MKL (z.B. LU-ZERLEGUNG) [Edit: auch verbessert Eigen 3.0]
    • nur experimentelle Unterstützung für sparse-Matrizen [Edit: verbessert in der kommenden version 3.1].

    Edit: Die kommende Eigen 3.1 können einige Funktionen der Intel MKL (oder einem anderen BLAS /LAPACK-Implementierung).

    • Ein offensichtlicher Vorteil eines C++ - wrapper ist der performance-Gewinn zur Verfügung gestellt von expression templates
    • Stimmen. Vermeidung temps ist das wichtigste Versprechen der matrix-template-Bibliotheken wie oonumerics.org/blitz, osl.iu.edu/research/mtl, etc. Aber Sie können tun die meisten dies in C-code, auch, da BLAS Routinen nicht kopieren Matrizen arbeiten Sie aber in-place-wo es möglich ist.
    • Sie erübrigen können, einige Provisorien, indem Sie alles im Ort, aber es gibt andere Dinge, die expression templates zu optimieren. Zum Beispiel in einer C-Bibliothek, wenn Sie add(A, add(B, add(C, D))) dann werden die Zwischenergebnisse berechnet werden müssen, und jeder Schritt beinhaltet eine Schleife, also insgesamt haben Sie 3 Schleifen. Mit expression templates das Ergebnis wird nur einmal ausgewertet: 1 Schleife.
    • Eigen scheint von rechts nach Links die Multiplikation ist ein wenig seltsam.
    • uBLAS nicht ein wrapper, es ist vollständig in c++implementiert.
    • vielen Dank für deinen input. Dies war in der Tat falsch formuliert. Ich bin überrascht, dass Sie die erste person, um mich richtig auf diesen Fehler. Die einzige Entschuldigung, die ich geben kann ist, dass ich immer uBLAS in Kombination mit den Bindungen (daher mein "wrapper" - Wahrnehmung), die (wie bereits erwähnt) war nicht mein favorisierter Ansatz. Aber Sie haben Recht-und ich habe mich erinnert, weil einer der Gründe, entschieden wir uns gegen die uBLAS war, dass uBLAS prod war deutlich langsamer bei größeren dichten Matrizen als ATLAS gemm (IIRC, Intel MKL überlastungen prod mit gemm fordert aus diesem Grund).
    • Ich habe noch nie verwendet die wrapper-Funktionalität mich, als ich abgelehnt, seine Verwendung, weil ich brauche den Zugriff auf die interne Darstellung, noch konnte ich herausfinden, wie Bolzen auf die Funktionalität, die ich brauchte. So ging ich mit codesourcery ' s VSIPL++ - Implementierung.

    InformationsquelleAutor stephan
  2. 4

    Boost uBLAS, denn es ist vergangen, das Boost-filter.

    Gibt es ein paar template-Bibliotheken, die Unterstützung von sparse-Matrizen, so ist es wirklich schwer zu kommen mit einer besseren Begründung, wenn Sie nicht mehr spezifisch über Ihre Bedürfnisse.

    InformationsquelleAutor Manuel
  3. 1

    Sollten Sie auch versuchen, MLT und HASEM Matrix C++ - Bibliothek. Der Letzte ist sehr gut dokumentiert.

    InformationsquelleAutor nidam
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