Toon Objektorientierte Numerics-Bibliothek
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objektorientierten Objekt Matrix Numerik Numerik-Bibliothek

Toon Beschreibung

Objektorientierte Numerics-Bibliothek TOON (Toms objektorientierte Numerics) -Bibliothek wurde erstellt, um auf einer großen Anzahl kleiner Matrizen effizient zu funktionieren, und bietet einen einfachen Zugriff auf eine Reihe von Algorithmen, einschließlich Matrix-Zersetzungen und Optimierungen. Es ist so ausgelegt, dass er sehr WILD mit der LIBCVD-Computervisionsbibliothek integriert ist GVARS3-Konfigurationsbibliothek. Verschiedene zusätzliche Algorithmen sind in tag.it verfügbar, sorgt für statisch (an der COMPILE-Zeit) und dynamisch-(-Knopf-Zeit) und dynamisch (unbekannt) Grise-Vektoren und Matrizen, und es delegiert erweiterte Funktionen (wie SVD oder Multiplikation von großen Matrizen) an Lapack und BLAS (das heißt, Sie benötigen libblas und liblapack). Die Bibliothek verwendet einen erheblichen internen Einsatz von Vorlagen, um eine Laufzeitgeschwindigkeitseffizienz zu erreichen, während eine klare Programmiersyntax eingehalten wird. Verwenden Sie die Verwendung: 1) Stellen Sie sicher, dass Sie einen geeigneten Compiler haben (G ++ - Version <3 ist nicht gut) 2) vergewissern sie sich dass sich alle diese dateien in ihrem zugang befinden h> // (wenn Sie Einzelwertzerlegungen wollen) #include // (wenn Sie lu Dreieckszerlegungen wollen) #include // (wenn Sie möchten Eigen Zersetzung von symmetrischen Matrizen) 4 ) Schließlich müssen Sie mit -Llapack -Lblas (und -LG2C für G ++ Ich bin nicht sicher, ob andere Compiler nicht sicher sind ) (Dies bedeutet, dass Sie auch LIBLAPACK benötigen. {A, so} und libblas. {A, so}) das ist es. Hier sind einige wichtige Funktionen von "Toon": · Es unterstützt statisch große Vektoren und Matrizen sehr effizient; · Es bietet umfangreiche Sicherheitssicherheit für statisch große Vektoren und Matrizen (Sie können nicht versuchen, eine 3x4-Matrix und einen 2-Vektor zu multiplizieren); · Es unterstützt die Umsetzung, das Abonnieren und das Schneiden von Matrizen (um einen Vektor zu erhalten) sehr effizient; · Es ist gut zu anderen Bibliotheken verbunden; · Es nutzt Lapack und Blas aus (für welche optimierten Versionen auf vielen Plattformen vorhanden sind). Anforderungen: · Libblas. · Liblapack. Was ist neu in dieser Version: · Zusätzlich zu vielen Bugfixes wurden mehrere Funktionen hinzugefügt. · Mischstatische / dynamische Scheiben. Eingebaute Singular-Wert-Zersetzung (viel schneller als Lapack für kleine bis mittelschwere Matrizen). · Symmetrische Matrixquadratwurzel und umgekehrte Quadratwurzel. · Genaue numerische Derivate (erster und zweiter) mithilfe der Ridder-Methode. · Effiziente resistable Vektoren. · Ein Regressionsprüfungsrahmen. · Bessere Abwärtskompatibilität mit Toon-1. · Single Precision Lapack-Basis von Cholesky-Zerlegung. · Mehr Dokumentation.

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