我需要在C++中实现一个矩阵类，其中一个操作必须是通过dgemm进行的矩阵乘法。我的教授在类里面用C做了一个例子，但出于某种原因我无法让它在C++中工作。这是我的头文件matrix.h:#include#includeextern"C"{#include"blas.h"}[blahblahblah,matrixclasshere;overloaded*operatorwilldothematrixmultiplication]matrixoperator*(constmatrix&other){matrixAxB(Nrows,other.Ncolumns,"("+name+"*"+"o

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

我正在尝试使用SciPy的dgemm在Python中计算A*A.T，但是当A具有较大的行维度(~50,000)并且我以F顺序传递矩阵时出现段错误。当然，生成的矩阵非常大，但是sgemm和以C顺序传递给dgemm都有效，>>>importnumpyasnp>>>importscipy.linalg.blas>>>A=np.ones((50000,100))#sgemmworks,A.TisinF-order>>>C=scipy.linalg.blas.sgemm(alpha=1.0,a=A.T,b=A.T,trans_a=True);#dgemmworks,AisinC-order(sl