Optimization 优化Blas类操作-A`*B*A

给定两个矩阵A和B，其中B是对称的（半正定的），计算A`*B*A的最佳（最快）方法是什么

目前，使用BLAS，我首先使用dsymm（引入临时矩阵C）计算C=B*A，然后使用dgemm计算A`*C

使用BLAS和mkl有更好的（更快，没有临时性的）方法吗

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谢谢。

我会给出某种回答：与一般情况A*B*C相比，你知道最终结果是对称矩阵。在使用BLAS子例程dsymm计算C=B*A之后，您需要计算A'C，但只需要计算矩阵的上对角线部分，并将严格的上对角线部分复制到下对角线部分

不幸的是，似乎没有一个BLAS例程，您可以事先声明给定两个一般矩阵，输出矩阵将是对称的。我不确定为它编写自己的函数是否有益。这可能取决于矩阵的大小和实现

编辑：

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这个想法最近似乎在这里得到了解决：

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不幸的是，似乎没有一个BLAS例程，您可以事先声明给定两个一般矩阵，输出矩阵将是对称的。我不确定为它编写自己的函数是否有益。这可能取决于矩阵的大小和实现

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另请参见并感谢@finnw。然而，在你提到的帖子中没有答案。这是我第三次看到这个问题，在SO中有一些轻微的修改（第一个是我自己的问题），缺乏答案让我相信你自己的建议是最快的。另请参阅并感谢@finnw。然而，在你提到的帖子中没有答案。这是我第三次看到这个问题，在SO中有轻微的修改（第一个是我自己的问题），缺乏答案让我相信你自己的建议是最快的。这个链接看起来确实很有趣。唉，它只节省了大约20%的运行时间，在我的特定应用程序中，我仍然需要将结果复制到下面的三角形中——这让我几乎没有任何收获。。。谢谢。这个链接看起来确实很有趣。唉，它只节省了大约20%的运行时间，在我的特定应用程序中，我仍然需要将结果复制到下面的三角形中——这让我几乎没有任何收获。。。谢谢