Вообще-то, принято собирать их самостоятельно, но если есть возможность - почему бы не воспользоваться:
dll, lib и хедэры можно скачать со страницы чеха Свободы.
Теперь есть надежда, что всякие математические пакеты, заточенные под Юникс, свободно соберутся и под Виндой.
UPD.
Линковать лучше статически (blas_win32_mt.dll и lapack_win32_mt.dll). Если брать *_md.dll - возникает ошибка error loading C runtime library. Также Visual Studio потребовала msvcr90.dll (это, собственно, и есть С runtime library). Скачал с сайта www.dll-files.com.
Показаны сообщения с ярлыком math soft. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком math soft. Показать все сообщения
пятница, 21 мая 2010 г.
пятница, 14 августа 2009 г.
Чуть-чуть о BLAS и Lapack
Не ищите процедуру умножения матриц (или матрицы на вектор) в Lapack. Это для Лапака слишком простая операция. Вот вычислить разложение Шура или сбалансировать матрицу (с целью уменьшения ее числа обусловленности) - пожалуйста.
Умножение матриц есть в BLAS и называется dgemm. Выполняет эта рутина следующую операцию: alpha * op(A) * op(B) + beta * C. Здесь альфа, бета - это числа; A, B, C - матрицы. Ну а op(X) = X или X', в зависимости от флага.
Умножение матриц есть в BLAS и называется dgemm. Выполняет эта рутина следующую операцию: alpha * op(A) * op(B) + beta * C. Здесь альфа, бета - это числа; A, B, C - матрицы. Ну а op(X) = X или X', в зависимости от флага.
пятница, 4 апреля 2008 г.
Библиотека PETSc
Вот ещё лекция про мат. библиотеки. На этот раз нам рассказывали про PETSc (написали её, вроде, создатели MPI).
Эта библиотека интересна тем, что заточена под решение УРЧП. В ней просто использовать матрицы, создаваемые по заданному шаблону (очень удобно при аппроксимации дифференциальных операторов).
PETSc состоит из набора пакетов. Среди них - пакеты для работы с предобуславливателями, решения СЛАУ с помощью проективных пространств Крылова (каких только пространств не навыдумывали) и для решения систем нелинейных уравнений.
Есть возможность решать как на многопроцессорном компьютере, так и на обычной машине. При этом всё распараллеливание спрятано от пользователя (в отличие от деда - ScaLAPACK-а PETSc сама раскладывает матрицу по процессорам:), хотя весь этот процесс можно регулировать.
Якобы есть возможность настраивать имеющиеся солверы и на их основе строить свои солверы. Не знаю, что там на самом деле, но звучит многообещающе.
Да, и есть ещё графическая библиотека, которая позволяет визуализировать профиль матрицы и вектора решений. Мелочь, а приятно - не придётся ради простеньких графиков привлекать сторонние графопостроители.
Эта библиотека интересна тем, что заточена под решение УРЧП. В ней просто использовать матрицы, создаваемые по заданному шаблону (очень удобно при аппроксимации дифференциальных операторов).
PETSc состоит из набора пакетов. Среди них - пакеты для работы с предобуславливателями, решения СЛАУ с помощью проективных пространств Крылова (каких только пространств не навыдумывали) и для решения систем нелинейных уравнений.
Есть возможность решать как на многопроцессорном компьютере, так и на обычной машине. При этом всё распараллеливание спрятано от пользователя (в отличие от деда - ScaLAPACK-а PETSc сама раскладывает матрицу по процессорам:), хотя весь этот процесс можно регулировать.
Якобы есть возможность настраивать имеющиеся солверы и на их основе строить свои солверы. Не знаю, что там на самом деле, но звучит многообещающе.
Да, и есть ещё графическая библиотека, которая позволяет визуализировать профиль матрицы и вектора решений. Мелочь, а приятно - не придётся ради простеньких графиков привлекать сторонние графопостроители.
Подписаться на:
Сообщения (Atom)