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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。