Non sarò d'accordo con alcune delle altre risposte e dirò che credo che capire come usare LAPACK sia importante nel campo dell'informatica scientifica.
Tuttavia, esiste una grande curva di apprendimento nell'uso di LAPACK. Questo perché è scritto a un livello molto basso. Lo svantaggio di ciò è che sembra molto criptico e non piacevole ai sensi. Il vantaggio è che l'interfaccia è inequivocabile e sostanzialmente non cambia mai. Inoltre, le implementazioni di LAPACK, come Intel Math Kernel Library, sono davvero veloci.
Per i miei scopi, ho le mie classi C ++ di livello superiore che avvolgono le subroutine LAPACK. Molte biblioteche scientifiche usano anche LAPACK al di sotto. A volte è più semplice usarli, ma secondo me c'è molto valore nella comprensione dello strumento sottostante. A tal fine, ho fornito un piccolo esempio funzionante scritto in C ++ usando LAPACK per iniziare. Funziona in Ubuntu, con il liblapack3pacchetto installato e altri pacchetti necessari per la creazione. Probabilmente può essere usato nella maggior parte delle distribuzioni Linux, ma l'installazione di LAPACK e il suo collegamento possono variare.
Ecco il file 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;
}
Questo può essere creato usando la riga di comando
g++ -o test_lapack test_lapack.cpp -llapack
Questo produrrà un eseguibile chiamato test_lapack. Ho impostato questo per leggere in un file di input di testo. Ecco un file chiamato matrix.txtcontenente una matrice 3x3.
3 3
-1.0 -8.0 0.0
-1.0 1.0 -5.0
3.0 0.0 2.0
Per eseguire il programma è sufficiente digitare
./test_lapack matrix.txt
alla riga di comando e l'output dovrebbe essere
--- Eigenvalues ---
( 6.15484 , 0 )
( -2.07742 , 3.50095 )
( -2.07742 , -3.50095 )
Commenti:
- Sembri scagliato dallo schema di denominazione di LAPACK. Una breve descrizione è qui .
- L'interfaccia per la subroutine DGEEV è qui . Dovresti essere in grado di confrontare la descrizione degli argomenti lì con quello che ho fatto qui.
- Nota la
extern "C"sezione in alto e alla quale ho aggiunto un trattino basso dgeev_. Questo perché la libreria è stata scritta e costruita in Fortran, quindi questo è necessario per far corrispondere i simboli durante il collegamento. Questo dipende dal compilatore e dal sistema, quindi se lo usi su Windows, tutto dovrà cambiare.
- Alcune persone potrebbero suggerire di utilizzare l' interfaccia C per LAPACK . Potrebbero avere ragione, ma l'ho sempre fatto così.