matlab并行特征值分解

Question

我试图想出一个并行特征值分解的算法，但是我试过的算法没有超过matlab的eig算法，所以有谁知道matlab使用哪个算法用于eig函数？ 还是有人能建议我一个很好的并行算法进行特征值分解吗？

Answer 1

MATLAB将LAPACK用于更高级别的线性代数。根据MATLAB的版本命令，它是英特尔的数学核心库（MKL）：

>> version('-lapack')
ans =
Intel(R) Math Kernel Library Version 11.0.2 Product Build 20130124 for Intel(R) 64 architecture applications
Linear Algebra PACKage Version 3.4.1

英特尔MKL包含非常快速的BLAS和LAPACK实现，但它不是免费的。对于开源选项，请尝试Eigen和Armadillo。他们的API非常直观，而且非常快。如果你相信Eigen's claims，它们是最快的开放BLAS，它具有优于参考netlib LAPACK的API（IMO，一旦你查看Fortran版本，API声明就非常明显了！）

Answer 2

您可以将Armadillo与OpenBLAS一起使用。两者都是开源的。最新版本的OpenBLAS还提供LAPACK功能。 OpenBLAS使用多个核心（即并行运行）。

使用Armadillo的eig_sym()功能时，请指定使用分而治之的方法。这对大型矩阵产生了很大的影响。例如：

eig_sym(eigval, eigvec, X, "dc")

不过，您还可以将基于Armadillo的代码与英特尔MKL而不是OpenBLAS相关联。 MKL还提供高度优化的LAPACK功能。