在C++中使用Lapack让我有点头疼。我发现为fortran定义的函数有点古怪，所以我尝试在C++上创建一些函数，以便我更容易阅读正在发生的事情。无论如何，我没有让矩阵vector乘积如我所愿地工作。这是该程序的一个小示例。smallmatlib.cpp:#include#includeextern"C"{//productC=alphaA.B+betaCvoiddgemm_(char*TRANSA,char*TRANSB,constint*M,constint*N,constint*K,double*alpha,double*A,constint*LDA,double*B,cons
我有一个关于cblas_dgemv的问题。我试图了解它是如何工作的。我可能做错了什么。我有一个数组Matrix，然后我尝试读取该矩阵RowMajor和ColumnMajor。我在RowMajorCase中得到了预期的结果；[6,2,4,6]'。但是对于ColMajor，我得到[-7,3,0,5]'而答案应该是[6,3,2,3]'这是我的代码。我正在使用英特尔MKL。#include#include#include#include#defineNCols5#defineNrows4doubleA[]={8,4,7,3,5,1,1,3,2,1,2,3,2,0,1,1,2,3,4,1};do
我想测试IntelMKL矩阵乘法，所以我包含并只使用cblas_dgemm函数，但它总是说undefinedreferenceto`cblas_dgemm'我也链接了-lmkl_core-lmkl_blas95_lp64-lmkl_lapack95_lp64，但是我测试了$MKLROOT/lib/intel64/目录下库的很多组合，报错仍然存在。有人可以给我一些建议吗？谢谢。 最佳答案 也许这是一个正确的答案，我们可以使用cblas_:在QTCreator的项目文件中:unix{INCLUDEPATH+=/opt/intel/mkl
我一直在研究iOS4中提供的Accelerate框架。具体来说，我尝试在我的C线性代数库中使用Cblas例程。现在我无法使用这些函数让我在非常基本的例程中获得任何性能提升。具体来说，4x4矩阵乘法的情况。在我无法利用矩阵的仿射或齐次属性的地方，我一直在使用这个例程(删节):float*mat4SetMat4Mult(constfloat*m0,constfloat*m1,float*target){target[0]=m0[0]*m1[0]+m0[4]*m1[1]+m0[8]*m1[2]+m0[12]*m1[3];target[1]=...etc......target[15]=m0[
这是我第一次尝试使用ATLAS。我无法正确链接它。这是一个非常简单的sgemm程序:...#includeconstintM=10;constintN=8;constintK=5;intmain(){float*A=newfloat[M*K];float*B=newfloat[K*N];float*C=newfloat[M*N];//InitializeAandBcblas_sgemm(CblasRowMajor,CblasNoTrans,CblasNoTrans,M,N,K,1.0,A,K,B,N,0.0,C,N);...}当我在带有标准ATLAS安装的linux平台上编译它时，出现
我已经能够在所有值都是实数的情况下使用cblas_sgemv。但是，如果没有出现“EXC_BAD_ACCESS”错误，我就无法使用cblas_cgemv。对于这个函数，我是否正确地假设复数部分直接出现在函数作为参数的数组中的实数部分之后？例如，如果我有一个矩阵:1+2i,3+4i5+6i,7+8i然后它将表示为[1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0]。此外，对于任何给定的矩阵和向量，N、M、lda、incX和incY应该根据其在数组中的表示形式取什么值？完整示例:对于函数原型(prototype)为的cblas_sgemv:funccblas_sgemv(__
