lapack

    16गर्मी

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    मैं लैपैक और सी ++/फोरट्रान इंटरफेसिंग के साथ शुरुआत कर रहा हूं। मैक ओएस-एक्स शेर पर LAPACK/BLAS का उपयोग करके मुझे रैखिक समीकरणों और eigenvalues ​​समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है। ओएस-एक्स शेर अनु

    6गर्मी

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    मैं रैखिक हल करने के लिए C लाइब्रेरी की तलाश कर रहा हूं और यदि संभव हो, तो Ax = b फॉर्म के nonlinear मैट्रिक्स समीकरण। मेरे लिए यह महत्वपूर्ण है कि पैकेज बहुत बड़े और नि: शुल्क नहीं हैं। स्पीड उतना ही

    64गर्मी

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    का उपयोग कर साइथन आधारित एक्सटेंशन वितरित करना मैं एक पायथन मॉड्यूल लिख रहा हूं जिसमें साइथन एक्सटेंशन शामिल हैं और LAPACK (और BLAS) का उपयोग करता है। मैं clapack या lapacke या किसी प्रकार के f2c या f

    11गर्मी

    1उत्तर

    के साथ लैपैक का उपयोग करना मैं मैट्रिक्स singular value decomposition (एसवीडी) की 128 बिट सटीक गणना के लिए Lapack का उपयोग करने का प्रयास कर रहा हूं और मुझे पता चला कि इसे पूरा करने के लिए कुछ ब्लैक क

    9गर्मी

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    मैं फोरट्रान और लैपैक का उपयोग करके एक वास्तविक सममित मैट्रिक्स को ट्रिडाइगोनलाइज करना चाहता हूं। LAPACK मूल रूप से दो दिनचर्या प्रदान करता है, एक पूर्ण मैट्रिक्स पर एक ऑपरेटिंग, दूसरा पैक किए गए भंडा

    5गर्मी

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    मेरे पास एक फ़ंक्शन पॉइंटर सरणी है जिसका उपयोग मैं उपयुक्त cblas_xgemm (उदा। cblas_dgemm या cblas_sgemm, आदि को एटीएलएएस/सीबीएलएएस से) कॉल करने के लिए करता हूं। यह बहुत अच्छा काम करता है जब मैं इसे cb

    6गर्मी

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    में साझा लाइब्रेरी बनाएं मैंने पूरे एटलस इंस्टॉलेशन गाइड को पढ़ लिया है, और यह कहता है कि आपको साझा (.so) पुस्तकालयों को बनाने की आवश्यकता है, --shared कॉन्फ़िगर स्क्रिप्ट पर ध्वज पास करना है। हालांकि

    104गर्मी

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    मैं this पर चलने के आधार पर ब्लैस और लैपैक के आधार पर अपने numpy/scipy वातावरण को कम या कम कर रहा हूं। जब मैं कर रहा हूं, तो मैं कैसे जांच सकता हूं कि मेरे numpy/scipy फ़ंक्शंस वास्तव में पहले निर्मित

    5गर्मी

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    मैं एक मैट्रिक्स के उलटा खोजना चाहता हूं। मुझे पता है कि इसमें पहले LU कारक शामिल है तो उलटा कदम है लेकिन मुझे 10.7 के सेब के दस्तावेज़ों को खोजकर आवश्यक फ़ंक्शन नहीं मिल रहा है! यह एक उपयोगी पोस्ट Sy

    10गर्मी

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    के लिए समांतर रैखिक बीजगणित मैं एक प्रोग्राम विकसित कर रहा हूं जिसमें भारी रैखिक बीजगणित गणना करने की आवश्यकता है। अब मैं LAPACK/BLAS दिनचर्या का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन मुझे अपनी मशीन (24 कोर ज़ीऑन X