已经有几个问题 https://stackoverflow.com/questions/8760925/is-there-a-good-math-stats-library-for-scala询问 Scala 的通用数学/统计框架。
我只对一个具体问题感兴趣，即解决大型稀疏线性系统。本质上我正在寻找相当于scipy.sparse.linalg.spsolve http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.linalg.spsolve.html.
目前我正在研究breeze-math https://github.com/scalanlp/breeze/tree/master/math of ScalaNLP 微风 http://www.scalanlp.org/breeze-0-1/，看起来它可以完成这项工作，只不过这个库集合的重点是自然语言处理，所以使用它感觉有点奇怪。
Saddle http://saddle.github.io/看起来也很有前途，但还不是很成熟，从它的依赖关系来看，EJML 似乎没有稀疏的功能，而 Apache commons math 有，但它是flaky https://issues.apache.org/jira/browse/MATH-870.
目前有没有人有一个相当简单且有效的解决方案？
虽然 ScalaNLP Breeze 声称它是针对 NLP 的，但它的线性代数库相当通用，并不是专门针对 NLP 的。话虽如此，您可以轻松地执行以下操作：
val A = new CSCMatrix[Int]()
val B = new CSCMatrix[Int]()
val x = A \ B
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