用于数组，矩阵，向量和经典线性代数运算的C ++库

Question

你在N维数组中使用哪个库？

我在工作中使用blitz ++，我真的不喜欢它的某些方面。 它的某些方面甚至是危险的。之前需要调整大小 使用operator =。一个（Range :: all（），Range :: all（））抛出一个（0,0） 矩阵等，线性代数运算 通过clapack完成。

我使用并喜爱了本征。我很欣赏它的“all-in-header”实现， C ++语法糖，以及所有线性代数运算的存在 我需要（矩阵乘法，系统分辨率，cholesky ......）

你在用什么？

Answer 1

boost::array以及boost::MultiArray。还有一个非常好的线性代数包，称为uBLAS

Answer 2

我在一些项目中也使用了armadillo。来自他们的网站：

  

Armadillo是一个C ++线性代数库（矩阵数学），旨在实现   速度和轻松之间的良好平衡   使用。整数，浮点数和   也支持复数   作为三角函数和   统计功能。各种矩阵   通过分解提供   可选的与LAPACK和   ATLAS图书馆。

     

采用延迟评估方法（在编译期间）   将多个操作合二为一   并减少（或消除）对   临时工。这是完成的   通过递归模板和   模板元编程。

     

如果已将C ++确定为首选语言，则此库非常有用   （由于速度和/或整合   能力），而不是另一个   像Matlab®或Octave这样的语言。它   根据许可证分发   在开源和开源中都很有用   商业背景。

     

Armadillo主要在NICTA（澳大利亚）开发，具有   来自世界各地的贡献。

Answer 3

我们已成功使用TNT多年。然而，有足够的问题，我们正在转向内部开发的解决方案。对我们来说两个最大的问题是

• 即使对于读访问，数组也不是线程安全的，因为它们使用非线程安全引用计数。
• 当您编写const-correct代码时，数组会导致各种问题。

如果这些不是问题，那么它们对于许多常见的数组任务来说都相当方便。