矩阵运算和线性代数操作开源库

用于矩阵运算和线性代数操作常用的开源库推荐,涵盖不同编程语言和硬件平台:

C/C++ 库

  1. Eigen

    • 特点:高性能的模板库,支持矩阵/向量运算、线性求解、特征值计算等,无需依赖外部BLAS/LAPACK。

    • 官网https://eigen.tuxfamily.org

    • 适用场景:嵌入式系统、科学计算、机器学习。

  2. Armadillo

  3. BLAS/LAPACK

    • 基础实现:OpenBLAS、Intel MKL(开源但非自由)、BLIS。

    • 作用:提供底层线性代数运算(如矩阵乘法、分解)。

Python 库

  1. NumPy

    • 特点:Python生态的核心库,支持多维数组和基本矩阵运算。

    • 官网https://numpy.org

  2. SciPy

    • 特点:基于NumPy,提供高级线性代数(如稀疏矩阵、矩阵分解)。

    • 官网https://scipy.org

  3. CuPy

GPU 加速库

  1. cuBLAS/cuSOLVER (NVIDIA)

    • 特点:CUDA生态的GPU加速BLAS和线性代数库。

    • 适用场景:大规模矩阵计算(需NVIDIA GPU)。

  2. oneMKL (Intel)

  3. MAGMA

    • 特点:混合CPU/GPU运算,适合异构计算。

    • 官网MAGMA

其他语言

特殊场景库

选择建议

  • 快速开发:Python (NumPy/SciPy)。

  • 高性能计算:C++ (Eigen/Armadillo) + BLAS加速。

  • GPU加速:CuPy/cuBLAS (NVIDIA) 或 oneMKL (Intel)。

  • 移动端/嵌入式:Eigen(无依赖)。

根据项目需求和硬件环境选择合适的库即可。

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