我在MATLAB中设置了两个相同的测试&关于广播矩阵乘法的Python。对于Python,我使用了NumPy,对于MATLAB,我使用了使用BLAS的库。
MATLAB
close all; clear;
N = 1000 + 100; % a few initial runs to be trimmed off at the end
a = 100;
b = 30;
c = 40;
d = 50;
A = rand(b, c, a);
B = rand(c, d, a);
C = zeros(b, d, a);
times = zeros(1, N);
for ii = 1:N
我喜欢从头开始编译python 3.8.7,并添加numpy、scipy。Python也编译精细的numpy (禁用的LAPACK=None、BLAS=None、ATLAS=None)。如果我编译了the,就会遇到以下错误:
File "scipy/linalg/setup.py", line 20, in configuration
raise NotFoundError('no lapack/blas resources found')
numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas res
我一直在探索需要在矩阵上做一些工作的算法,并且我已经在我的Linux机器上获得了一些简单的代码。以下是摘录:
extern "C" {
// link w/ LAPACK
extern void dpptrf_(const char *uplo, const int *n, double *ap, int *info);
extern void dpptri_(const char *uplo, const int *n, double *ap, int *info);
// BLAS todo: get sse2 up in here (ATL
这是我的第一篇帖子。我通常向同学们寻求帮助,但他们现在有很多工作要做,我太绝望了,无法自己解决这个问题:)。我正在为学校做一个项目,我已经到了需要解一个复数线性方程组的地步。我已经决定将c++的lapack例程称为"cgesv“。我使用c++复杂库来处理复数。
问题是,当我调用例程时,我会得到错误代码"2“。从lapack文件:
INFO is INTEGER
= 0: successful exit
< 0: if INFO = -i, the i-th argument had an illegal value
&g
我正在为游戏制作一个向量/矩阵库,它使用iPhone上的SIMD单元(3GS或更高版本)。我该怎么做?我搜索过这个,现在我知道了几种选择:
加速框架(BLAS+LAPACK+.)来自苹果(iPhone OS 4)OpenMAX实现库来自ARMGCC自动矢量化功能
最适合于游戏的向量/矩阵库的方法是什么?
在书中读到,调用子例程被认为是恒定时间操作,即使子例程本身不是在恒定时间内执行,而是取决于输入大小。如果我有下面这段代码:
void func(int m){
int n = 10;
subrout(m);//function which complexity depends on m
subrout2(n);//function which complexity depends on n
}
我想我可以认为func()是一个常数时间函数,例如O(1)?
如果我有这样的结果:
void func(){
int n = 10;
Type object;
o
我试图通过LAPACK的DGETRF和DGETRI例程来求一个矩阵的逆矩阵,但是下面的代码:
program Tester
!use LapackMatrixOps
use MathematicalResources
implicit none
real :: B(2, 2), A(2, 2), WORK(2)
integer :: i, j, SIZ, IPIV(2), INFO
SIZ=2
do i=1, SIZ
do j=1, SIZ
!if(i==j) then
在我的两台电脑上,我尝试了以下代码:
N <- 10e3
M <- 2000
X <- matrix(rnorm(N * M), N)
system.time(crossprod(X))
第一个是标准的笔记本电脑,这个操作需要1.7秒。
> sessionInfo()
R version 3.4.4 (2018-03-15)
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)
Running under: CentOS Linux 7 (Core)
Matrix products: default
BLAS/LAPACK: /usr/