Eigen 是一个高性能的 C++ 模板库,主要用于线性代数、矩阵和向量运算、数值解决以及相关的算法。 Eigen 性能高效、使用方便,是科学计算、机器学习、机器人学和其他需要高性能数学运算的领域中的流行选择。 基本特性 高性能:采用模板化设计,可以支持各种数据类型的矩阵和向量运算,包括 float、double、int 等。 无依赖:...
add_executable(eigen_mkl src/eigen_mkl.cpp) # 链接具体的库 libmkl_rt,注意.so是动态库,当然也可以选择静态库,不过文件会大些但更稳定。 target_link_libraries(eigen_mkl libmkl_rt.so ) 参考链接: Eigen库下使用MKL加速_eigen mkl-CSDN博客 oneAPI使用手记 - 知乎 (zhihu.com)...
网址:SparseBLAS官网 Eigen 简介: Eigen是一个高级的C++库，支持稠密和稀疏矩阵的运算，提供了丰富的矩阵...
在这个例子中,我们使用了Eigen库来计算对称矩阵的特征值和特征向量。这个库在Eigen/src/Eigenvalues/EigenSolver.h文件中有详细的实现,它提供了一种高效的方式来处理这类问题。 2.1.2 几何解释 (Geometric Interpretation) 对称矩阵的特征值和特征向量在几何上有直观的解释。在这里,我们通过一个图表来展示这一概念。在...
在GCC编译器的源码中,我们可以找到对称矩阵的应用实例。在libstdc++库的<valarray>文件中,对称矩阵被用于高效地处理数值计算和线性代数问题。 In the source code of the GCC compiler, we can find instances of the application of symmetric matrices. In the <valarray> file of the libstdc++ library, symmetri...
比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成...
1. Eigen: Eigen 是一个高级的 C++库，用于线性代数、矩阵和向量运算，包括求解特征值和特征向量。
求解特征值与特征向量通常需要使用数值计算方法,其中最常用的方法是使用矩阵运算库如Eigen、LAPACK等。 下面是一个使用Eigen库求解特征值与特征向量的示例代码: #include <iostream> #include <Eigen/Dense> int main() { Eigen::Matrix2d A; A << 1, 2, 2, 1; Eigen::SelfAdjointEigenSolver<Eigen::...
可以使用矩阵库Armadillo库。这个库在线性代数、矩阵运算方面非常方便，有一种是在用MATLAB进行矩阵计算的...
// 计算相似度矩阵 Eigen::MatrixXd W = Eigen::MatrixXd::Zero(N, N); for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = i; j < N; j++) { double dist = 0; for (int k = 0; k < K; k++) { dist += pow(data(i, k) - data(j, k), 2); } ...