C++ 什么'；这是一个很好的C++；矩阵运算库

我需要做矩阵乘法。我在找一个能快速完成的图书馆。我使用Visual C++ 2008编译器，我有一个i7内核860，所以如果库对于我的配置是优化的，它是完美的。它应该有你所需要的一切。

我对Boost有很好的经验。如果您已经在使用Boost，这是一个不错的选择。

您可以使用

这里有一页描述了库中可用的矩阵运算，包括乘法（gsl_matrix_mul_elements（））：

下面是一些链接，帮助您开始在visual studio中使用GSL：

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有一个选项可以自己实现，可能是使用std:：valarray，因为它可以使用OpenMP并行化：gcc肯定有这样一个版本，MSVC++可能也有

否则，请使用以下技巧：其中一个矩阵应进行转置。那么你有：

AB[i，j]=和（k）A[i，k]B^t[j，k]

您正在扫描连续内存的位置。如果你有8个核心，你可以相当容易地将[i，j]索引集划分为8个，并给每个核心分配总作业的1/8。为了更快地使用向量乘法指令，大多数编译器都会为此提供一个特殊的函数。结果不会像调整过的库那么快，但应该可以

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如果您正在进行更长的计算，例如多项式计算，那么同样具有线程支持（gak，两种线程）的线程计算器将做得很好，即使它不会进行低级调优。如果你真的想快速地完成任务，你必须使用一个像阿特拉斯这样的正确调整的库，但是如果你对HPC很认真，那么你可能不会运行Windows。

< P>它不能与科学图书馆竞争，但是用Visual C++来完成它是在

#include <windows.h>
#include <gdiplus.h>
#pragma comment (lib,"Gdiplus.lib")
using namespace Gdiplus;

int main()
{
    ULONG_PTR gpToken = 0;
    GdiplusStartup(&gpToken, &GdiplusStartupInput(), NULL);
    //lib inited

    Matrix A;
    A.Translate(10,20);

    Matrix B;
    B.Rotate(35.0);

    A.Multiply(&B);
    if (A.IsInvertible())
        A.Invert();
    if (!A.IsIdentity())
        A.RotateAt(120.0, PointF(10,10));

    //getting values
    REAL elements[6];
    A.GetElements(elements);

    //lib stopped
    GdiplusShutdown(gpToken);
    return 0;
}

#包括
#包括
#pragma注释（lib，“Gdiplus.lib”）
使用名称空间Gdiplus；
int main（）
{
ULONG_PTR gpToken=0；
GdiplusStartup（&gpToken，&GdiplusStartupInput（），NULL）；
//lib初始化
基质A；
A.翻译（10,20）；
矩阵B；
B.旋转（35.0）；
A.乘法（&B）；
如果（A.isInvertable（））
A.倒置（）；
如果（！A.IsIdentity（））
A.RotateAt（120.0，f点（10,10））；
//获取价值
实元素[6]；
A.要素（要素）；
//lib停止了
GdiplusShutdown（gpToken）；
返回0；
}

因此，您可以轻松克服矩阵乘法的障碍（在Windows上）

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BLAS是所有基本线性代数运算（本质上是矩阵和向量的乘法）的事实上的Fortran标准。有许多可用的实现。例如：

• ATLAS是免费的，据说是自我优化的。不过，您需要自己编译它
• Goto BLAS由TACC的Kazushige Goto负责维护。他非常擅长从现代处理器中获得最后一点性能。不过，这只是学术用途
• 英特尔MKL为英特尔处理器提供优化的BLAS。它不是免费的，甚至用于学术用途

那么，您可能希望使用C++包装器，例如：代码> Boo:：UBLAS < /C> > < /P> 如果您在分布式系统上编程，则有PBLA和ScaLAPACK，它们支持在分布式线性代数运算中使用消息传递。在多核计算机上，BLAS（至少是Intel MKL）的实现通常使用线程来处理足够大的矩阵

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如果您想要更高级的线性代数例程（特征值、线性系统、最小二乘法等等），那么还有另一个事实上的Fortran标准LAPACK。据我所知，除了调用Fortran FORTRAN程序之外，没有什么可以与C++相比优雅地集成它。您必须编写一些包装来隐藏Fortran调用并提供一个声音类型检查实现。

FWIW，Eigen 3对矩阵产品使用线程（OpenMP）（作为对上述关于Eigen不使用线程的声明的回复）。

对于更新版本的Visual Studio，您可以使用ScaLapack+MKL。 提供了一个代码示例，以及如何使其运行的教程

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LAPACK+BLAS可以获得大部分的东西吗？Gnu代码在MSVC++上的编译？我的意思是，如果你真的想获得性能，你会使用基于Atlas的BLAS，但我怀疑在Windows上构建它会有那么容易：）它使用系统上安装的BLAS库。英特尔提供了一个使用线程和向量指令的系统：google for Intel MKL。但它不是免费的。我在Boost的uBLAS上有过一次非常可怕的经历。这完全是不直观的，很难理解。例如，我怎么知道向量矩阵乘法是使用

prod（）

——为什么不使用

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操作符？而且，我甚至不能将两个向量相乘。永远不要自己实现矩阵运算。使用BLAS实现。Eigen只擅长于小矩阵。对于较大的矩阵，它不使用线程。但它在可用时使用SSE2。好吧，他们自己的基准显示了不同的。。。见鬼，如果您真的需要，线程可以通过执行块产品由用户实现。