C++ 什么是大型拉普拉斯矩阵的快速简单解算器？
我需要解一些在电阻网络研究中出现的大型（N~1e6）拉普拉斯矩阵。其余的网络分析都是用Booad图处理的，如果可能的话，我想留在C++中。我知道有很多C++的矩阵库，但似乎没有人在速度和可用性方面是一个明显的领导者。此外，在这里和其他地方，关于这一主题的许多问题似乎很快就演变成了实用性有限的清单。为了帮助我自己和其他人，我将尽量使问题简洁明了，易于回答： 能够有效处理以下需求的最佳库是什么C++ 什么是大型拉普拉斯矩阵的快速简单解算器？,c++,linear-algebra,sparse-matrix,numerical-methods,C++,Linear Algebra,Sparse Matrix,Numerical Methods,我需要解一些在电阻网络研究中出现的大型（N~1e6）拉普拉斯矩阵。其余的网络分析都是用Booad图处理的，如果可能的话，我想留在C++中。我知道有很多C++的矩阵库，但似乎没有人在速度和可用性方面是一个明显的领导者。此外，在这里和其他地方，关于这一主题的许多问题似乎很快就演变成了实用性有限的清单。为了帮助我自己和其他人，我将尽量使问题简洁明了，易于回答： 能够有效处理以下需求的最佳库是什么 矩阵类型：对称对角占优/拉普拉斯 尺寸：非常大（N~1e6），无需动态调整大小 稀疏性：极端（每行/列最
- 矩阵类型：对称对角占优/拉普拉斯
- 尺寸：非常大（N~1e6），无需动态调整大小
- 稀疏性：极端（每行/列最多5个非零项）
- 所需操作：求解A*x=b中的x和mat/vec乘法
- 优先级：代码的速度和简单性。我真的宁愿避免为这个问题学习一个全新的框架，或者手动编写太多的帮助程序代码
额外的爱，以最小的工作示例回答…有很多相关的帖子，你可以看看。
我建议C++和Booo:：UBLAS在
本征中使用是非常好的，也是我知道的最快的库之一：
如果您想编写自己的求解器，就简单性而言，很难击败迭代。更新步骤只有一行，并且可以很容易地并行化。（SOR）只是稍微复杂一点，收敛速度要快得多 代码也很简单，并且应该比其他迭代方法收敛得更快。需要注意的重要一点是，不需要形成完整的矩阵A，只需计算矩阵向量积A*b。一旦这起作用，您可以通过添加诸如SSOR（对称SOR）之类的预条件器再次提高收敛率 也许最快的解决方法，是合理的编写自己是一个基于傅立叶解算器。它基本上包括对右侧进行FFT，将每个值乘以其坐标的函数，然后进行逆FFT。您可以使用FFT库，如，也可以自己使用
Arieh Iseres是所有这些的一个很好的参考资料。我相信KLU非常适合您的需要：