Поиск изящной и эффективной [закрытой] библиотеки матрицы C++
7 ответов
Взгляните на Armadillo, в документации есть таблица преобразования синтаксиса для пользователей Matlab, а на сайте есть сравнение с другими матричными библиотеками C++. Я нахожу ее очень удобной для пользователя.
В экосистеме Boost есть две новые библиотеки линейной алгебры, а именно NT2 и Boost LA AFAIK, ведется работа (даже на полпути?), чтобы сделать их совместимыми с Boost uBlas.
Я использую как Eigen , так и Matlab, и они оба мне очень нравятся. Eigen поддерживает SIMD и ленивые вычисления для повышения производительности. Но пользователям не нужно беспокоиться о внутреннем устройстве. Интерфейс Эйгена очень простой и интуитивно понятный. Переход от Matlab к Eigen должен быть относительно простым, чего я не могу сказать о uBLAS или LAPACK.
РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот Краткий справочник Eigen для пользователей Matlab
boost имеет математическую библиотеку, способную к матричной алгебре - uBLAS .
В NIST есть TNT (template numerical toolkit). Очень легкий и простой.
Прочтите статьи Джека Креншоу на www.embedded.com. Он работал над матричным классом в течение нескольких лет, одновременно разрабатывая код численных методов, который был с ним связан и использует его.
Я только начал использовать библиотеку Gmm ++ . Это только файлы заголовков, поддерживает разреженные матрицы, имеет широкий набор решателей и интерфейсы для LAPACK и BLAS. Его интерфейс не такой приятный, как у Eigen, но он более полный.