Question

我使用LAPACK的C接口来计算矩阵的奇异值分解（SVD）。为此，我使用例程dgesvd_。

我创建了一个简单的C ++脚本，它创建了一个随机矩阵（M行和N列），并计算其SVD。该脚本的代码如下：

#include <iostream>
#include <random>
#include "lapacke.h"

#define M 150
#define N 3
#define MEAN 0
#define STD 0.25


int main(int argc, char *argv[])
{

    std::default_random_engine generator;
    std::normal_distribution<double> distribution(MEAN, STD);

    int m = M, n = N, lda = M, ldu = M, ldvt = N, info, lwork;
    double wkopt;
    double* work;
    double s[n], u[ldu * m], vt[ldvt * n], a[lda * n];

    for(unsigned int k = 0; k < (lda * n); k++){
        a[k] = distribution(generator);
    }

    lwork = -1;
    dgesvd_("All", "All", &m, &n, a, &lda, s, u, &ldu, vt, &ldvt, &wkopt, &lwork, &info);
    lwork = (int)wkopt;
    work = (double*) malloc(lwork * sizeof(double));
    dgesvd_("All", "All", &m, &n, a, &lda, s, u, &ldu, vt, &ldvt, work, &lwork, &info);  

    if(info > 0){
        std::cerr<< "The algorithm computing SVD failed to converge\n"     ;
        exit(1);
    }

    free(work);

    std::cout<<"Singular values:\n";
    for(unsigned int k = 0; k < n; k++){
        std::cout<<s[k]<<" ";
    }
    std::cout<<"\n";
    return(0);
}

具有150行和3列的矩阵似乎正确地计算了SVD。但是，当矩阵具有更多行数（例如，具有1500行和3列的矩阵）时，编译脚本的执行会引发此错误：分段错误（核心转储）。

我尝试在Python脚本中做类似的事情：

import numpy as np
M = 1500
N = 3
MEAN = np.zeros(3)
STD = 0.25
result = np.linalg.svd(points)

当我使用Python时，奇异值似乎在没有任何错误的情况下正确计算，尽管我使用的NumPy方法是使用LAPACK例程dgesdd_执行的（我尝试了这个并且引发了同样的错误）。

有谁知道为什么会发生这个错误？任何帮助解决这个问题将不胜感激。感谢。

Pd：我使用的是lapacke版本3.6.0和Ubuntu 16.04 LTS。

Answer 1

像这样在堆上分配矩阵可以解决问题：

double* s = new double[n];
double* u = new double[ldu * m];
double* vt = new double[ldvt * n];
double* a = new double[lda * n];

LAPACK的奇异值分解：大矩阵的问题

1 个答案: