Question

我试图使用RcppArmadillo反转复杂的方阵：

# include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]
cx_mat fn(cx_mat x) {
  return x.i();
}

然而，当我sourceCpp时，这会引发错误：＆＃34;对zgetri_'＆＃34;的未定义引用。如果我只用cx_mat替换mat，它会编译并正常工作，但它只适用于真实矩阵。使用inv()会引发相同的编译错误。有趣的是，使用伪逆pinv()传递编译，但结果与R＆＃39; solve()相比会略有不同：

# include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]
cx_mat fn(cx_mat x) {
  return pinv(x);
}

> a<-matrix(c(3+0.1i,7+2i,4+0i,2+0.5i),ncol=2)
> a
       [,1]   [,2]
[1,] 3+0.1i 4+0.0i
[2,] 7+2.0i 2+0.5i
> identical(solve(a), fn(a))
[1] FALSE
> solve(a) - fn(a)
                           [,1]                       [,2]
[1,] -6.938894e-17-7.80626e-18i  8.326673e-17-6.93889e-18i
[2,]  1.665335e-16+1.95156e-17i -1.665335e-16+4.16334e-17i

我知道在这种情况下，不同之处在于调整机器精度，但我仍然想知道是否还有inv()或.i()处理复杂矩阵。感谢。

Answer 1

这是一个已知问题如果您在使用Rlapack.so 进行R安装时使用RcppArmadillo，例如在Windows或某些RedHat系统上。

最好的答案是

不使用不包含在Rlapack has some中的复值函数，但遗憾的是并非全部（但您可能没有选择）
重新配置R安装以使用完整的外部liblapack.so

我们有三张打开的门票at the RcppArmadillo repo（实际上我甚至添加了一份今天的列表the twelve missing complex functions，由Armadillo使用但在Rlapack.so中丢失了），我刚刚恳求使用R Core增加更复杂的Rlapack的评估功能。

只是为了强调第二点，你的例子在这里运行正常，因为我在Debian / Ubuntu版本中不使用Rlapack：

R> library(Rcpp)
R> sourceCpp("/tmp/aenima.cpp")

R> a <- matrix(c(3+0.1i,7+2i,4+0i,2+0.5i),ncol=2)

R> fn(a)
                      [,1]                [,2]
[1,] -0.0898473+0.0029949i  0.167715-0.047919i
[2,]  0.3174603+0.0000000i -0.126984+0.031746i
R>

使用文件的略微修改版本，最后是示例：

# include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]
cx_mat fn(cx_mat x) {
  return x.i();
}

/*** R
a <- matrix(c(3+0.1i,7+2i,4+0i,2+0.5i),ncol=2)
fn(a)
*/

RcppArmadillo：复杂矩阵逆编译错误

1 个答案: