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矩阵运算和线性代数操作开源库

用于矩阵运算和线性代数操作常用的开源库推荐,涵盖不同编程语言和硬件平台:

C/C++ 库

  1. Eigen

    • 特点:高性能的模板库,支持矩阵/向量运算、线性求解、特征值计算等,无需依赖外部BLAS/LAPACK。

    • 官网:https://eigen.tuxfamily.org

    • 适用场景:嵌入式系统、科学计算、机器学习。

  2. Armadillo

    • 特点:语法类似MATLAB,依赖BLAS/LAPACK,适合快速原型开发。

    • 官网:http://arma.sourceforge.net

  3. BLAS/LAPACK

    • 基础实现:OpenBLAS、Intel MKL(开源但非自由)、BLIS。

    • 作用:提供底层线性代数运算(如矩阵乘法、分解)。

Python 库

  1. NumPy

    • 特点:Python生态的核心库,支持多维数组和基本矩阵运算。

    • 官网:https://numpy.org

  2. SciPy

    • 特点:基于NumPy,提供高级线性代数(如稀疏矩阵、矩阵分解)。

    • 官网:https://scipy.org

  3. CuPy

    • 特点:NumPy的GPU加速版本,支持CUDA。

    • 官网:https://cupy.dev

GPU 加速库

  1. cuBLAS/cuSOLVER (NVIDIA)

    • 特点:CUDA生态的GPU加速BLAS和线性代数库。

    • 适用场景:大规模矩阵计算(需NVIDIA GPU)。

  2. oneMKL (Intel)

    • 特点:支持CPU/GPU,针对Intel硬件优化。

    • 官网:https://software.intel.com/oneapi

  3. MAGMA

    • 特点:混合CPU/GPU运算,适合异构计算。

    • 官网:MAGMA

其他语言

  • Java:

    • ND4J (https://deeplearning4j.konduit.ai)

    • EJML (轻量级,http://ejml.org)

  • Rust:

    • ndarray (https://github.com/rust-ndarray/ndarray)

    • nalgebra (专门用于线性代数,https://nalgebra.org)

特殊场景库

  • 稀疏矩阵:

    • SuiteSparse (C/C++, http://faculty.cse.tamu.edu/davis/suitesparse.html)

    • SciPy.sparse (Python)

  • 自动微分:

    • JAX (Python, 支持矩阵运算+自动微分, https://jax.readthedocs.io)

选择建议

  • 快速开发:Python (NumPy/SciPy)。

  • 高性能计算:C++ (Eigen/Armadillo) + BLAS加速。

  • GPU加速:CuPy/cuBLAS (NVIDIA) 或 oneMKL (Intel)。

  • 移动端/嵌入式:Eigen(无依赖)。

根据项目需求和硬件环境选择合适的库即可。

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