Java矩阵库

我想知道是否有任何著名的Java矩阵库，如Colt或EJML，实际提供了与MatLab类似的功能？例如，在API的定义中，我似乎找不到一个简单的方法来对两个矩阵/向量进行相加或相减，这似乎是最常用的操作。我遗漏了什么吗？

你可以用。它非常简单，提供了基本的矩阵运算

---

您可以添加/减去/乘以etc二维矩阵和向量。

COLT的界面提供了一个通用的OP:，您可以使用它添加或减去矩阵和向量

正如

assign（）

的javadocs所说：

将函数的结果分配给每个单元格；

x[row，col]=函数（x[row，col]，y[row，col]）

---

因此，通过使用加法函数作为

函数

，您可以添加矩阵。

尝试使用Apache Commons数学库。org.apache.commons.math3.linear包包含您想要的函数

还有一个库，它支持函数式编程功能作为functor。可以将transform（）方法与手动高阶函数一起使用

线性代数的一些Java库包括：

• Apache Commons数学：
• jeigen-特征的包装器-（包括复杂且很少发现的特征，如矩阵指数和矩阵对数）
• jblas（还具有更复杂的函数，如矩阵指数函数，也非常快）
• 小马
• 贾马
• UJMP-

编辑也许我们可以在任何时候看到这个列表，并且你知道-世界一直在移动：

• ojAlgo-有很好的基准
• 高效的Java矩阵库（EJML）——
• 平行柯尔特-
• la4j-
• MTJ-
• nd4j-允许您选择底层本机实现，如cuda或openBlas

---

注意：就个人而言：我在自己的项目（）中使用ApacheCommonsMath和Colt。虽然commons math得到了积极发展，但我发现Colt在某些任务（如特征值分解）中仍然更快。出于这个原因，我使用了某种包装器，它允许我快速切换底层库（我只需要解决方程组和特征值分解之类的一些事情）。

您可以尝试我的新Java库（与Java 6+兼容）它可以用于各种应用程序，尤其是用于执行多线程矩阵计算（使用多线程扩展JAMA；目前比可用的开源库快30%）。您可以在GitHub上查看它：

---

请注意，每个项目都是相互独立的，并且是在非常许可的MIT许可证下进行的。

是的，但这可能比Colt或EJMLJEigen没有实现求解稀疏矩阵的效率低。-JScience还支持对矩阵和向量的基本数学运算，这可能也是一个很好的补充。。（虽然我没有这方面的经验）