lapack

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    私はアルマジロを使用しています。 arma::Mat<float> m_matrix; arma::cc_vec m_eigenvalues; arma::cx_mat m_eigenvectors; 私はこれをしたい:私はこれらの変数持つ void calculate_eigens() { arma :: eig_gen (m_eigenvalues, m_eigenve

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    最近Mac OS Xのhomebrew pythonをanacondaに変更しました。大きな(ish)行列を対角化するときにエラーが発生しました。およそ3000x3000エントリー上記マトリックスとscipy.linalg.eigvalsh(A)を呼び出すと、エラーを与える: $HOME/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/scipy/linalg/deco

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    私は行列A $を持ち行列$ B_i = L_i^\ mathsf {T} M_i L_i $を持っています。私は$ B_i $ Sを得るためにLAPACK/BLASを使用するが、私は、線形システム$(A-を計算する場合、[1、n]は私は\ $は、次の量を推定したい$、 \begin{eqnarray} m_i^\mathsf{T}(A-B_i)^{-1}m_i \end{eqnarray}

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    私のC++コードにLapackを使用しています。私はライブラリに正しくリンクする方法がかなり混乱しています。ここでLAPACKから関数を呼び出して、私のコードに対応した小さな例です。 #include <iostream> namespace lapack { extern "C" { void ilaver(int* major, int* minor, int* patch);

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    Math Kernel Library(mkl)を初めて使用しました。私はLAPACK(MKLに付属)のシステムの線形方程式ソルバー(gesvルーチン)を使用するプログラムを持っています。私は既にMKL(インテル®Parallel Studio XE)をコンピュータにインストールしています。コードのコンパイル/リンクに問題があります。 ifort -mkl matrixinv.f90 はしかし

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    Axe = b、最小二乗法、コレスキー分解、SVD分解などの問題を解決するためにlapackを使いたいと思います。マニュアルには、エキスパートドライバーより多くの出力情報を提供しますが、より多くの作業領域を犠牲にします。 2人のドライバの速度の違いについて知りたい。 エキスパートドライバモードでポインターにデータをコピー/保存するのに費やされる時間を除いて、両方が同じであるかどうかは重要ではありま

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    dgemmまたはanyother lapack/blas関数を使って、行列Aの部分集合に別の行列を掛けたいと考えています。サブマトリックスの要素は連続していない可能性があるので、サブマトリックスを別の空間にコピーすることなく直接dgemmを使用することはできません。したがって、このサブマトリックス自体が大きければ、Cでのこの特定の問題のために乗算のコードを記述する方が良いかもしれないという点で非常

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    行列は動的配列、つまりdouble * inputMatとして格納されています。私は、特定の列を抽出できる行と列の数を知っています。今問題は、私は抽出され、別の動的配列に格納される列のセットを持っているということです。これを行う方法? double *extractMatrix(double *inputMat,int rows, int *columnIndex, int columnTotal

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    私はJuliaが複雑な要素を持つ行列を正しく扱うと思います。 私の仕事は、エルミート行列Hのスペクトルを修正し、スペクトルを修正した行列だけを返すことです。すなわち、私は、f(real_vec)->real_vecの機能を持っており、のhermitian matrix H=U[s(H)]U'のスペクトルを変更しています。私は結果f(H) = U[f(s(H))]U'が必要です。 eigfact(H