最快的Matrix逆向Excel VBA

Question

我有许多具有许多未知数的方程式（我的数据在Excel中），目前我正在使用矩阵方法来解决它们。 我使用内置的MMULT（矩阵乘法）和MINVERSE（矩阵逆）以下形式： - Result = MMULT（MINVERSE（matrix1），matrix2） 这就是问题所在，我的矩阵大约是2000 x 2000或更多，而Excel需要花费大量时间进行逆向运算（矩阵乘法非常快）。

加快这个过程的最佳方法是什么？我不介意将数据导出到任何外部第三方程序（与Excel兼容），然后将反转矩阵导回Excel。

我不太了解C / C ++，但我觉得如果我们将矩阵反转函数编译成DLL然后从excel VBA中使用它，也许速度会提高。请帮忙。

请参阅以下链接： Why is MATLAB so fast in matrix multiplication?

发现MATLAB具有最高的矩阵计算速度。我们可以在Excel / VBA中使用任何这样的库吗？

我找到了某些库，如LAPACK，ARMADILO等，它们都是C / C ++ / C＃或.NET。如何在Excel VBA中使用这些库的编译版本？

Answer 1

我是John Coleman链接的博客的作者。根据您对编译和链接到不同语言的熟悉程度，有很多选项可供选择。我会说主要选项是（为了易于实现）：

1. 将Python Numpy和Scipy库与ExcelPython或xlwings（现在包含ExcelPython）一起使用。我博客上关于这个主题的最新帖子（包括免费下载）是： https://newtonexcelbach.wordpress.com/2016/01/04/xlscipy-python-scipy-for-excel-update-with-new-functions/

优点： 自由 易于实现（特别是使用Anaconda Python，现在包括xlwings） 无需编译。

Scipy代码很快，并且包含稀疏矩阵的包，在适用的情况下，这对解决时间和可以处理的矩阵的最大大小产生巨大影响。

我的博客上提供免费和开源的电子表格实现。

缺点： 将大型数据集从VBA传输到Python的开销可能很大，实际上对于中小型矩阵，它通常大于解决方案时间。

1. 使用Alglib库的Python版本。在我的博客中搜索Alglib，了解使用Python的最新示例，以及使用C ++和C＃的旧示例。

优点和缺点： 至于Numpy和Scipy，除了还有一个商业版本，可能会提供性能优势（我还没试过）。

1. 使用Numpy / Scipy和Pyxll。 https://newtonexcelbach.wordpress.com/2013/09/10/python-matrix-functions-using-pyxll/用于示例电子表格。

优点： 应大大减少数据传输开销。 更成熟和文档比当前的xlwings更好。

缺点： 商业包装（但免费用于评估和非商业用途） 不是开源的。

1. 使用Visual Studio或其他编译器的开源C ++或Fortran软件包生成基于xll的函数。

优点： 可能是最好的全方位表现。

缺点： 需要更多编码。 实施起来比较困难，特别是如果你想分发给别人。 32位/ 64位问题可能难以解决。

正如评论中所提到的，矩阵求逆比其他矩阵求解方法慢得多，但即使考虑到这一点，内置的Excel矩阵函数与其他编译例程相比也非常慢，并且安装其中一个替代方案的优势上面列出的是非常值得的。