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BLAS 相当于 GPU 的 LAPACK 函数
在LAPACK中有这个function http www netlib org lapack double dspgvx f对角化 SUBROUTINE DSPGVX ITYPE JOBZ RANGE UPLO N AP BP VL VU
CUDA
opencl
GPU
Lapack
blas
尽管我安装了 liblapack-dev,但我得到“lapack.h:没有这样的文件或目录”
我使用 Synaptic 安装了 liblapack dev 及其依赖项 并且包括
c
Lapack
是否有用于利用对称性的对称矩阵乘法的 BLAS 或 LAPACK 子例程?
我希望有人能帮助我 我正在寻找专门用于两个大且相同的对称矩阵的矩阵乘法的 BLAS 或 LAPACK 子例程 到目前为止 我已经测试了 Dyrk 和 dgemm 例程 两者都非常慢 我想知道是否有特定于对称矩阵平方的例程 任何帮助将不胜感激
c
matrix
Lapack
blas
使用 dgemm/dgemv 的矩阵向量积
将 Lapack 与 C 结合使用让我有点头疼 我发现为 fortran 定义的函数有点奇怪 所以我尝试在 C 上创建一些函数 以便我更容易阅读正在发生的事情 不管怎样 我没有让矩阵向量乘积按我的意愿工作 这是该程序的一个小示例 小matl
c
matrix
vector
Lapack
blas
使用 LAPACK 访问子矩阵
LAPACK 中有一个函数可以给我特定子矩阵的元素吗 如果是的话 C 的语法是什么 或者我需要编码吗 没有用于访问子矩阵的函数 然而 由于 LAPACK 例程中矩阵数据的存储方式 您不需要它 这节省了大量的复制工作 并且 部分 选择了数据布
c
matrix
Lapack
使用 LAPACK 分发基于 Cython 的扩展
我正在编写一个包含 Cython 扩展和使用的 Python 模块LAPACK and BLAS 我愿意使用任何一个clapack or lapacke 或者某种f2c or f2py如有必要 请提供解决方案 重要的是我可以打电话lapac
python
NumPy
Cython
Lapack
blas
使用双精度浮点实现的整数乘法是否精确到 2^53?
我问这个问题是因为我正在计算矩阵乘法 其中所有矩阵值都是整数 我想使用 LAPACK 以便获得正确的快速代码 两个大整数 其乘积小于2 53 存储为doubles 相乘 得到 adouble包含精确的整数结果 你的分析是正确的 All in
Math
floatingpoint
linearalgebra
Lapack
doubleprecision
使用 python 求解 7000x7000 线性系统时的最佳性能方法
我需要一种有效的方法来反转 python 中的 7000x7000 空气动力学影响系数 密集 矩阵 在使用 FORTRAN 例程之前 我已经开始使用 LAPACK 中的 LU 分解例程来处理问题 我已经看到它在其他相关应用程序中的使用非常有
python
Lapack
matrixinverse
在 Visual Studio 2010 的 C++ 中使用 lapack C 标头时出现错误
请帮我 我在网上查了好几个小时还是没有找到解决办法 我正在尝试使用 call lapack 函数C 功能 但我一开始就失败了 这是我的代码 include stdafx h include targetver h extern C incl
c
visualstudio2010
Lapack
lapacke
CMake 无法在 macOS 上找到 LAPACK sgemm
我正在尝试编译这段代码 https github com ElmerCSC elmerfem tree wip mac 但是运行时cmake 在构建文件夹中我收到消息 Looking for Fortran sgemm Looking fo
MacOS
CMake
Lapack
blas
accelerateframework
C/C++ 的 LAPACK 包装器
我想用Visual Studio 2008 用 C 编程 但也想使用 LAPACK 功能 是否有任何包装器 以便我可以使用LAPACK in Visual Studio 2008 犰狳对我来说效果很好 良好的API 卓越的性能
c
visualstudio2008
Lapack
C++(LAPACK、sgels)和 Python(Numpy、lstsq)结果之间的差异
我正在比较 C 和 Python 计算的数值结果 在 C 中 我利用 LAPACK 的 sgels 函数来计算线性回归问题的系数 在 Python 中 我使用 Numpy 的 linalg lstsq 函数来完成类似的任务 sgels 和
python
c
NumPy
Lapack
f2py:包装 fortran 模块,该模块利用分布在不同文件中的子例程?
由于我描述的原因earlier 我需要在Python中使用LAPACKs dgesvd和zgesvd方法 而不是包装在numpy中的方法 有人指出 我可以使用 f2py 来创建我自己的 python 包 问题是 lapack 中的 dges
python
Lapack
f2py
对 LAPACK 和 BLAS 子例程的未定义引用
我试图了解 Fortran 中的 BLAS 和 LAPACK 如何工作等等 所以我编写了一个生成矩阵并将其反转的代码 这是代码 program test Implicit none external ZGETRF external ZGET
Fortran
Lapack
blas
matrixinverse
具有架构优化的 Docker 镜像?
一些库 例如 BLAS LAPACK 或某些优化库 会在编译时针对本地计算机架构进行优化 让我们以 OpenBlas 为例 使用 OpenBlas 创建 Docker 容器有两种方法 使用 Dockerfile 在其中指定 OpenBlas
Optimization
Docker
Lapack
blas
将 Ipopt 与英特尔 MKL 链接
我正在尝试将 Ipopt 与 Intel MKL 链接起来 指示 英特尔的链接顾问建议 链接线 Wl start group MKLROOT lib intel64 libmkl intel ilp64 a MKLROOT lib inte
c
Lapack
blas
intelmkl
IPOPT
Rcpparmadillo:无法调用 Fortran 例程“dgebal”?
我需要使用一个名为的 Fortran 例程dgebal 文档here 在我的 Rcpparmadillo 代码中 我已包含以下标题 include
r
rcpp
Lapack
通过 pyCharm windows 8 安装 scipy 时遇到问题 - 找不到 lapack / blas 资源
我目前在通过 PyCharm 的包管理器安装 scipy 时遇到问题 我已成功安装 numpy 并且系统变量中确实有 Microsoft Visual Studio C C 编译器 但是 当在PyCharm中安装scipy时 出现以下错误
python
pycharm
Lapack
blas
scipy.linalg.solve (LAPACK gesv) 在大矩阵上的时间复杂度?
如果我使用scipy linalg solve 我相信这称为 LAPACK 的 gesv 函数 在我的工作站上解决约 12000 个未知问题 具有约 12000 个平方 密集 非对称矩阵 时 我得到了一个很好的答案10 15分钟 只是为了探
performance
amazonec2
scipy
timecomplexity
Lapack
无法导入 numpy:错误:/usr/lib/liblapack.so.3:未定义符号:gotoblas
当我尝试导入 numpy 时 出现以下错误 usr local lib python2 7 dist packages numpy linalg init py in
python
NumPy
Lapack
blas
openblas
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