Nie zgadzam się z niektórymi innymi odpowiedziami i powiem, że uważam, że zastanawianie się, jak korzystać z LAPACK, jest ważne w dziedzinie informatyki naukowej.
Istnieje jednak duża krzywa uczenia się przy korzystaniu z LAPACK. Jest tak, ponieważ jest napisane na bardzo niskim poziomie. Wadą tego jest to, że wydaje się bardzo tajemnicze i nieprzyjemne dla zmysłów. Zaletą jest to, że interfejs jest jednoznaczny i zasadniczo nigdy się nie zmienia. Ponadto implementacje LAPACK, takie jak Intel Math Kernel Library, są naprawdę szybkie.
Na własne potrzeby mam własne klasy C ++ wyższego poziomu, które otaczają podprogramy LAPACK. Wiele bibliotek naukowych używa również LAPACK poniżej. Czasami łatwiej jest po prostu z nich korzystać, ale moim zdaniem zrozumienie narzędzia pod spodem ma dużą wartość. W tym celu podałem mały działający przykład napisany w C ++ przy użyciu LAPACK, aby zacząć. Działa to w Ubuntu, z liblapack3zainstalowanym pakietem i innymi niezbędnymi pakietami do budowania. Prawdopodobnie można go używać w większości dystrybucji Linuksa, ale instalacja LAPACK i łączenie z nim może się różnić.
Oto plik test_lapack.cpp
#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;
// dgeev_ is a symbol in the LAPACK library files
extern "C" {
extern int dgeev_(char*,char*,int*,double*,int*,double*, double*, double*, int*, double*, int*, double*, int*, int*);
}
int main(int argc, char** argv){
// check for an argument
if (argc<2){
cout << "Usage: " << argv[0] << " " << " filename" << endl;
return -1;
}
int n,m;
double *data;
// read in a text file that contains a real matrix stored in column major format
// but read it into row major format
ifstream fin(argv[1]);
if (!fin.is_open()){
cout << "Failed to open " << argv[1] << endl;
return -1;
}
fin >> n >> m; // n is the number of rows, m the number of columns
data = new double[n*m];
for (int i=0;i<n;i++){
for (int j=0;j<m;j++){
fin >> data[j*n+i];
}
}
if (fin.fail() || fin.eof()){
cout << "Error while reading " << argv[1] << endl;
return -1;
}
fin.close();
// check that matrix is square
if (n != m){
cout << "Matrix is not square" <<endl;
return -1;
}
// allocate data
char Nchar='N';
double *eigReal=new double[n];
double *eigImag=new double[n];
double *vl,*vr;
int one=1;
int lwork=6*n;
double *work=new double[lwork];
int info;
// calculate eigenvalues using the DGEEV subroutine
dgeev_(&Nchar,&Nchar,&n,data,&n,eigReal,eigImag,
vl,&one,vr,&one,
work,&lwork,&info);
// check for errors
if (info!=0){
cout << "Error: dgeev returned error code " << info << endl;
return -1;
}
// output eigenvalues to stdout
cout << "--- Eigenvalues ---" << endl;
for (int i=0;i<n;i++){
cout << "( " << eigReal[i] << " , " << eigImag[i] << " )\n";
}
cout << endl;
// deallocate
delete [] data;
delete [] eigReal;
delete [] eigImag;
delete [] work;
return 0;
}
Można to zbudować za pomocą wiersza poleceń
g++ -o test_lapack test_lapack.cpp -llapack
Spowoduje to utworzenie pliku wykonywalnego o nazwie test_lapack. Skonfigurowałem to do odczytu w pliku wejściowym tekstu. Oto plik o nazwie matrix.txtzawierający matrycę 3x3.
3 3
-1.0 -8.0 0.0
-1.0 1.0 -5.0
3.0 0.0 2.0
Aby uruchomić program, po prostu wpisz
./test_lapack matrix.txt
w wierszu polecenia, a wynik powinien być
--- Eigenvalues ---
( 6.15484 , 0 )
( -2.07742 , 3.50095 )
( -2.07742 , -3.50095 )
Komentarze:
- Wygląda na zaskoczonego schematem nazewnictwa LAPACK. Krótki opis jest tutaj .
- Interfejs podprogramu DGEEV znajduje się tutaj . Powinieneś być w stanie porównać opis argumentów tam z tym, co tutaj zrobiłem.
- Zwróć uwagę na
extern "C"sekcję u góry i do której dodałem podkreślenie dgeev_. Wynika to z faktu, że biblioteka została napisana i zbudowana w Fortranie, dlatego konieczne jest dopasowanie symboli podczas łączenia. Jest to zależne od kompilatora i systemu, więc jeśli używasz tego w systemie Windows, wszystko będzie musiało się zmienić.
- Niektóre osoby mogą sugerować użycie interfejsu C do LAPACK . Mogą mieć rację, ale zawsze tak robiłem.