標簽[lapacke] - 堆棧內存溢出

[英]Why doesn't QR decomposition work correctly? (Lapacke, complex case)

我用拉帕克。我正在嘗試在 C 中對復雜數據進行 QR 分解。為此，我編寫了 function （基於 Haatschii 代碼How to get the Q from the QR factorization output? ）：值得注意的是，Alireza 的作者也遇到了 functio ...

Eigen + MKL 對復矩陣使用單核 (ZHEEV)

[英]Eigen + MKL uses single core for complex matrix (ZHEEV)

mkl 在我們的集群上有一個奇怪的行為。我將 Eigen::SelfAdjointEigenSolverEigen::MatrixXcd 稱為復矩陣 (ZHEEV)。當我計算大矩陣（dim >~ 100k）的特征向量時，它只使用一個核心。奇怪的是，對於沒有特征向量的較小的復雜矩陣、實 ...

LAPACK 的 zgesvd 結果不同於 scipy.linalg 的 SVD

[英]LAPACK's zgesvd results different than scipy.linalg's SVD

所以我正在嘗試計算NxN矩陣的 SVD。奇怪的是，對於2x2矩陣的所有情況，來自 lapack 和 scipy 的 SVD 匹配，但是當 I go 用於3x3或4x4矩陣時它們不同。產量和scipy.linalg.SVD產量到目前為止，一切都很好。現在當我嘗試輸入一個3x3或NxN矩陣時 ...

如何在 Windows 下使用 cmake 和 MinGW 編譯 C 接口 LAPACKE？

[英]How can I compile the C interface LAPACKE using cmake and MinGW under Windows?

我知道已經發布了 Windows 的二進制文件，我只是想嘗試自己編譯它。我正確安裝了 CMake、mingw32-make、gcc、gfortran 等。（使用 MinGW）我試過了然后我得到了 Fortran 的 static 庫 liblapack.a 和 libblas.a，但沒有 ...

輸出結果不匹配，LAPACKE_zheev() vs cusolverDnZheevd()

[英]output results mismatch, LAPACKE_zheev() vs cusolverDnZheevd()

我正在將代碼從舊的 cblas/lapacke 轉換為 cudaBLAS/cudaSOLVER 並且遇到了一些問題。我做了一個測試程序來深入了解這一點。附上我正在使用的代碼：可以使用 #define __CUDA 編譯程序以獲得 cuda 構建或不使用 #define __CUDA 獲得非 ...

LAPACKE C++ 實數矩陣求逆

[英]LAPACKE C++ Real Matrix Inversion

我正在嘗試在 C++ LAPACKE 中反轉實矩陣。我對復雜矩陣具有相同的功能，並且可以正常工作。但真實案例給出了錯誤的答案。這是我的功能：我嘗試反轉一個 24 x 24 的雙精度矩陣。雖然程序似乎幾乎就在那里，但逆還沒有完全到位，它與 python linalg inverse 給我 ...

LAPACKE C++ 復數矩陣求逆

[英]LAPACKE C++ complex Matrix Inversion

我試圖使用 LAPACKE 包在 C++ 中反轉復雜矩陣。我的代碼如下：這給出了一個錯誤：我試着做：對於函數中的第一個循環，但它給出：我究竟做錯了什么？我有另一個 inv 函數可以很好地處理雙打。這是我遇到麻煩的復雜類型。謝謝 ...

LAPACKE_cheev 只返回特征向量的上矩陣

[英]LAPACKE_cheev only returns upper matrix of eigenvectors

我需要使用 LAPACKE 計算復雜厄密矩陣的特征值/特征向量。我找到了函數 LAPACKE_cheev。它正確計算特征值。然而，它只存儲特征向量的上矩陣。我遵循了以下示例代碼：[ https://software.intel.com/sites/products/documentation ...

為什么在lapacke中復雜變量的虛部不起作用？

[英]why imaginary part of complex variables in lapacke does not work?

我在Windows中使用TDM gcc 64位編譯器我的標題我有一個像這樣的簡單代碼首先，它給我以下錯誤和警告我將代碼更改如下該代碼已使用相同的警告進行編譯，但結果是警告似乎是一個重要錯誤。 ...

使用 MPI_Type_create_subarray 做二維循環分布的例子

[英]Example of using MPI_Type_create_subarray to do 2d cyclic distribution

我想有一個例子來展示如何使用MPI_Type_create_subarray為大矩陣構建二維循環分布。我知道MPI_Type_create_darray會給我 2D 循環分布，但它與SCALAPACK進程網格不兼容。我會使用MPI_Type_create_subarray做 2d 塊循環分布 ...

使用BLAS和LAPACKE在C ++中用SVD計算偽逆

[英]Computation of Pseidoinverse with SVD in C++ using BLAS and LAPACKE

我正在嘗試實現矩陣的偽逆計算A *，以解決C ++中具有尺寸的正方形nxn矩陣A的Ax = b的問題。 A *的算術公式是通過SVD分解得出的。因此，首先我計算SVD（A）= USV ^ T，然后計算A * = VS U ^ T，其中S是反對角線S，其中非零元素si在S *中變為1 / ...

特征::BDCSVD<eigen::matrixxcd> 求解器使用 MKL LAPACKE 引發 DGESVD 錯誤</eigen::matrixxcd>

[英]Eigen::BDCSVD<Eigen::MatrixXcd> solver raises DGESVD error with MKL LAPACKE

以下代碼工作正常： X類型為Eigen::MatrixXcd （復矩陣）。但是，如果我使用-DEIGEN_USE_LAPACKE選項（激活 MKL LAPACKE），則會出現以下錯誤：根據https://software.intel.com/en-us/mkl-developer-refere ...

英特爾MKL LAPACKE_dsyevd，n> 32766 - >沒有足夠的內存來分配LAPACKE_dsyevd中的工作數組

[英]Intel MKL LAPACKE_dsyevd with n > 32766 --> Not enough memory to allocate work array in LAPACKE_dsyevd

我想使用來自英特爾MKL（2019 Update 2）的LAPACKE_dsyevd計算實對稱矩陣的所有特征值和所有特征向量。我在C＃中使用以下方法：同以及以下測試代碼：同如果n大於32766則失敗並顯示以下錯誤消息：內存不足以在LAP ...

LAPACKE矩陣求逆分段錯誤C

[英]LAPACKE matrix inversion segmentation fault C

我正在嘗試使用 lapacke 庫編寫代碼來反轉 C 中的復雜矩陣。但是我遇到了分段錯誤，這似乎取決於矩陣的大小 N。更重要的是，每次編譯程序或觸摸任何東西時，發生分段錯誤的大小都會有所不同。這讓我覺得某處代碼試圖訪問分配不當或禁止的內存。不幸的是，我不明白這是如何發生的，因為它似乎與 LAP ...

如何與Rcpp一起使用OpenBlas Lapacke

[英]How to use OpenBlas Lapacke together with Rcpp

我必須使用一些運行的C ++代碼Lapacke附帶版本OpenBlas 。我想將此代碼包含在R包中，並使用Rcpp包在該函數和R之間傳輸數據。但是兩者似乎不喜歡彼此。只要在一個源文件中包含#include <lapacke.h>和#include <Rcpp.h&g ...

使用 dpbtrf 時出現分段錯誤

[英]Segmentation fault when using dpbtrf

我嘗試在 C++ 中使用 LAPACK 例程dpbtrf ( Documentaton )，但總是出現分段錯誤。我不確定如何傳遞矩陣LAPACKE_dpbtrf並嘗試從我發現的幾個示例中復制它但沒有成功。如何使下面的代碼工作？我想計算矩陣的 cholesky 分解這是我嘗試過的： ...

使用Intel MKL計算`trans（a）* inv（b）* a`的正確方法

[英]Proper way to calculate `trans(a)*inv(b)*a` with Intel MKL

我正在使用英特爾的MKL LAPACKE和CBLAS進行計算 yn = trans(a)*inv(zt)*a + trans(b)*inv(zl)*b 其中a和b是m×n的實數矩陣， zt和zl是m×m的復數矩陣。所得的復數矩陣yn為n×n。這是我的做法：實際代 ...

緩存先前對lapacke gelsd的調用的中間結果

[英]Cache intermediate results of prior calls to lapacke gelsd

迭代算法在每次迭代中都使用一列B調用LAPACKE_sgelsd。后續調用通常使用相同的A矩陣。我認為，如果A矩陣未更改，則性能的實質改進將是緩存或某種方式重用上一次迭代的中間結果。這應該有點類似於為B傳遞多列時可能獲得的收益。這是正確的嗎？實施將有多困難？如何完成？它使用ope ...

CentOS 5中的lapacke.h

[英]lapacke.h in CentOS 5

我正在嘗試創建一個使用BLAS和LAPACK C擴展的Python輪子。在Ubuntu下編譯這樣的軟件包需要以下系統軟件包： libopenblas-dev ：（Open）BLAS開發庫 liblapack-dev ：LAPACK開發庫 liblapacke-dev ...

C語言中的Lapacke：使用dsymm，鏈接器錯誤

[英]Lapacke in C: using dsymm, linker error

**編輯，包括問題末尾的更新。當我嘗試從LAPACKE使用dsymm時，出現“鏈接器命令失敗”錯誤。（因此，可能是我在編譯錯誤的代碼？）這是有問題的代碼：這是我得到的錯誤： matrix_multiplication_attempt.c:51:10: warning: ...