Я собираюсь не согласиться с некоторыми другими ответами и сказать, что я считаю, что понимание того, как использовать LAPACK , важно в области научных вычислений.
Тем не менее, есть большая кривая обучения для использования LAPACK. Это потому, что написано на очень низком уровне. Недостатком этого является то, что это кажется очень загадочным и не приятным для чувств. Преимущество этого в том, что интерфейс однозначен и практически никогда не меняется. Кроме того, реализации LAPACK, такие как Intel Math Kernel Library , очень быстрые.
Для моих собственных целей у меня есть собственные классы C ++ более высокого уровня, которые охватывают подпрограммы LAPACK. Многие научные библиотеки также используют LAPACK внизу. Иногда их проще использовать, но, на мой взгляд, очень важно понять инструмент под ним. Для этого я привел небольшой рабочий пример, написанный на C ++ и использующий LAPACK, для начала. Это работает в Ubuntu, с liblapack3установленным пакетом и другими необходимыми пакетами для сборки. Вероятно, его можно использовать в большинстве дистрибутивов Linux, но установка LAPACK и ссылки на него могут отличаться.
Вот файл test_lapack.cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
// dgeev_ is a symbol in the LAPACK library files
extern "C" {
extern int dgeev_(char*,char*,int*,double*,int*,double*, double*, double*, int*, double*, int*, double*, int*, int*);
}
int main(int argc, char** argv){
// check for an argument
if (argc<2){
cout << "Usage: " << argv[0] << " " << " filename" << endl;
return -1;
}
int n,m;
double *data;
// read in a text file that contains a real matrix stored in column major format
// but read it into row major format
ifstream fin(argv[1]);
if (!fin.is_open()){
cout << "Failed to open " << argv[1] << endl;
return -1;
}
fin >> n >> m; // n is the number of rows, m the number of columns
data = new double[n*m];
for (int i=0;i<n;i++){
for (int j=0;j<m;j++){
fin >> data[j*n+i];
}
}
if (fin.fail() || fin.eof()){
cout << "Error while reading " << argv[1] << endl;
return -1;
}
fin.close();
// check that matrix is square
if (n != m){
cout << "Matrix is not square" <<endl;
return -1;
}
// allocate data
char Nchar='N';
double *eigReal=new double[n];
double *eigImag=new double[n];
double *vl,*vr;
int one=1;
int lwork=6*n;
double *work=new double[lwork];
int info;
// calculate eigenvalues using the DGEEV subroutine
dgeev_(&Nchar,&Nchar,&n,data,&n,eigReal,eigImag,
vl,&one,vr,&one,
work,&lwork,&info);
// check for errors
if (info!=0){
cout << "Error: dgeev returned error code " << info << endl;
return -1;
}
// output eigenvalues to stdout
cout << "--- Eigenvalues ---" << endl;
for (int i=0;i<n;i++){
cout << "( " << eigReal[i] << " , " << eigImag[i] << " )\n";
}
cout << endl;
// deallocate
delete [] data;
delete [] eigReal;
delete [] eigImag;
delete [] work;
return 0;
}
Это может быть построено с помощью командной строки
g++ -o test_lapack test_lapack.cpp -llapack
Это создаст исполняемый файл с именем test_lapack. Я настроил это для чтения в текстовом файле ввода. Вот файл с именем, matrix.txtсодержащий матрицу 3х3.
3 3
-1.0 -8.0 0.0
-1.0 1.0 -5.0
3.0 0.0 2.0
Для запуска программы просто наберите
./test_lapack matrix.txt
в командной строке, и вывод должен быть
--- Eigenvalues ---
( 6.15484 , 0 )
( -2.07742 , 3.50095 )
( -2.07742 , -3.50095 )
Комментарии:
- Вы, кажется, сбиты с толку схемой именования LAPACK. Краткое описание здесь .
- Интерфейс для подпрограммы DGEEV находится здесь . Вы должны быть в состоянии сравнить описание аргументов там с тем, что я сделал здесь.
- Обратите внимание на
extern "C"раздел в верхней части, и я добавил к нему подчеркивание dgeev_. Это потому, что библиотека была написана и построена на Фортране, поэтому это необходимо, чтобы символы соответствовали при соединении. Это зависит от компилятора и системы, поэтому, если вы используете это в Windows, все это должно измениться.
- Некоторые люди могут предложить использовать интерфейс C для LAPACK . Возможно, они правы, но я всегда так делал.