c++ - Lapackpp 与 Boost BLAS

Question

首先，我是 C++ 新手。

我正在为我的硕士论文编写一个程序，其中的一部分应该以递归的方式解决回归问题。

我想解决:

Ax = y

在我的例子中，计算速度是不可忽视的，这就是我想知道 Boost::BLAS 是否使用

x = (A^T A)^{-1}A^Ty

比 Lapackpp 需要更少的计算时间(我使用的是 gentoo)。

附言 我能够在 Lapackpp 项目站点找到类文档，但没有找到示例。如果 Lapack 比 Boost::BLAS 更快，有人能给我提供一些例子吗

谢谢

Answer 1

从数值分析的角度来看，您永远不想编写这样的代码

• 显式反转矩阵，或者
• 形成回归的正规方程矩阵 (A^T A)

与直接解决相同问题的替代方法相比，这两种方法都需要更多工作，但准确性较低(并且可能不太稳定)。

每当您看到一些数学显示矩阵求逆时，都应该理解为“求解线性方程组”，或者对矩阵进行因式分解并使用因式分解来求解系统。 BLAS 和 Lapack 都有执行此操作的例程。

同样，对于回归，调用计算回归的库函数，或者阅读如何自己做。正规方程式方法是教科书上的错误方法。