我是数值线性代数的新手,我刚刚开始使用LAPACK和BLAS。
是否有可以在打包和完整存储之间复制/转换对称矩阵的例程?
我找到dtrttp
,我可以用它将双精度完全对称矩阵转换为打包存储。但是,这些例程适用于三角矩阵,因此相应的dtpttr
仅填充整个矩阵的三角形。我怎么能填补另一半?
答案 0 :(得分:3)
显而易见的解决方案是通过自制/ diy"对比化矩阵。代码,重新发明轮子的风险。在dtpttr
之后编写对称矩阵所需的for循环非常容易。
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i+1;j<n;j++){
a[i*n+j]=a[j*n+i];
}
}
您的申请是否足够有效?在10000x10000矩阵上,这些for循环在我的PC上持续0.88秒,而dtpttr
持续0.24秒。
这是测试代码。用gcc main.c -o main -llapack -lblas -lm
编译它:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <time.h>
void dtrttp_(char* UPLO,int* N,double* A,int* LDA,double* AP,int* INFO);
void dtpttr_(char* UPLO,int* N,double* AP,double* A,int* LDA,int* INFO);
void daxpy_(int* N,double* DA,double* DX,int* INCX,double* DY,int* INCY);
void dtpttf_(char* TRANSR,char* UPLO,int* N,double* AP,double* ARF,int* INFO);
int main(int argc, char **argv)
{
int n=10;
int info;
double *a=malloc(n*n*sizeof(double));
double *packed=malloc((n*(n+1))/2*sizeof(double));
int i,j;
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++){
a[i*n+j]=i+j;
}
}
printf("matrix before pack\n");
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++){
printf("%g ",a[i*n+j]);
}
printf("\n");
}
printf("\n");
//pack
dtrttp_("U",&n,a,&n,packed,&info);
//unpack
memset(a,0,n*n*sizeof(double));
dtpttr_("U",&n,packed,a,&n,&info);
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i+1;j<n;j++){
a[i*n+j]=a[j*n+i];
}
}
printf("matrix after unpack\n");
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++){
printf("%g ",a[i*n+j]);
}
printf("\n");
}
free(a);
free(packed);
printf("timing...\n");
n=10000;
a=malloc(n*n*sizeof(double));
packed=malloc((n*(n+1))/2*sizeof(double));
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<n;j++){
a[i*n+j]=i+j;
}
}
//pack
dtrttp_("U",&n,a,&n,packed,&info);
//unpack
memset(a,0,n*n*sizeof(double));
clock_t t;
t = clock();
dtpttr_("U",&n,packed,a,&n,&info);
t = clock() - t;
printf ("dtpttr took %f seconds.\n",((double)t)/CLOCKS_PER_SEC);
t = clock();
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i+1;j<n;j++){
a[i*n+j]=a[j*n+i];
}
}
t = clock() - t;
printf ("symmetrize took %f seconds.\n",((double)t)/CLOCKS_PER_SEC);
free(a);
free(packed);
return 0;
}