寻找迭代线性求解器的测试矩阵/系统
迭代线性求解器是一种用于解决线性方程组的数值方法。它通过迭代的方式逐步逼近方程组的解。在进行迭代计算时，需要选择一个适当的测试矩阵或系统来验证求解器的性能和准确性。
测试矩阵/系统是用于测试迭代线性求解器的输入数据。它通常是一个稀疏矩阵，其中包含了线性方程组的系数矩阵和右侧向量。测试矩阵/系统的选择对于评估求解器的性能和稳定性非常重要。
在选择测试矩阵/系统时，需要考虑以下几个因素：
- 矩阵结构：测试矩阵/系统的结构应该具有一定的代表性，能够涵盖不同类型的线性方程组。常见的矩阵结构包括对角矩阵、三角矩阵、稀疏矩阵等。
- 矩阵规模：测试矩阵/系统的规模应该足够大，以测试求解器在处理大规模线性方程组时的性能。通常会选择具有数千到数百万个未知数的矩阵。
- 矩阵条件数：测试矩阵/系统的条件数反映了线性方程组的解的稳定性。条件数越大，求解器的稳定性要求越高。因此，测试矩阵/系统应该包含具有不同条件数的矩阵。
- 矩阵特性：测试矩阵/系统可以包含一些特殊的特性，如对称性、正定性、奇异性等。这些特性能够测试求解器在处理不同类型方程组时的性能。
对于迭代线性求解器的测试矩阵/系统，腾讯云提供了一些相关产品和服务，如云服务器、弹性MapReduce、云数据库等。这些产品和服务可以帮助用户快速部署和管理测试矩阵/系统，并提供高性能的计算和存储能力。
腾讯云产品介绍链接地址：
- 云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 弹性MapReduce：https://cloud.tencent.com/product/emr
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通过使用腾讯云的相关产品和服务，用户可以方便地搭建测试环境，进行迭代线性求解器的性能测试和评估。
相关·内容
我需要在OpenCV中对稀疏矩阵SparseMat进行矩阵运算(主要是乘法和求逆)。
我注意到你只能在SparseMat中迭代和插入值。
有没有我可以使用的外部代码？(或者我错过了什么？)
浏览 0提问于2011-07-29得票数 9
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我正在尝试使用Assimulo包来求解一组微分代数方程(DAE)。我正在尝试使用类似于该shown here的算法。但是，似乎没有传递稀疏矩阵的选项。我的雅可比矩阵非常大，大约是3000 x 3000。您是否知道是否有一种方法可以在计算上更高效地解决我的DAE？
浏览 41提问于2020-09-02得票数 0
1回答
我正试图解决Ax = b表格中的一个11平方的问题。我有一些巨大的矩阵
size(A) = 26181 13090
size(b) = 26181 1
b具有稀疏性~26%，A几乎致密。从mldivide文档来看，如果b是稀疏的，似乎A\b会运行一种特殊的算法。
然而，目前，解决需要超过30分钟(我已经手动终止了这段时间，所以我不知道实际需要多长时间)。
寻找关于如何加快计算的建议。
浏览 2提问于2018-09-27得票数 1
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在Matlab中，以下预处理共轭梯度方法是否有等效的Python表达式，其中第一个参数是函数句柄，而不是矩阵：
pcg(@(x)myfunction(x,arg1, arg2),x0,thres,max_iter);
浏览 6提问于2017-04-24得票数 0
我需要解一个线性方程(Ax = b)，它有一个很大的稀疏的A和多次不同的b。因此，LU (如果A是对称的，则是Cholesky )，因式分解是非常可取的。
我正在使用armadillo库，我听说可以使用下面的函数：
spsolve(x, A, b, "superlu");
为了解决这样一个系统。我不太关心检索L和U矩阵。然而，最重要的是，每次我调用spsolve时，L和U都不会被重新计算。
spsolve(x, A, b, "superlu")是否存储LU分解?如果不是，是否有方法检索所述矩阵？
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
我需要对一个p x p对称带状hessian矩阵H求逆，它有7条对角线，p可能非常高(=1000或10000)。
H^{-1}可以被认为是带状的，因此，我不需要计算完整的逆矩阵，而是计算它的近似值。(例如，可以假设有11或13条对角线。)我正在寻找一种不意味着并行化的方法。
有没有可能在线性时间内用R来构建这样的算法？
浏览 3提问于2016-08-10得票数 2
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我是线性规划和矩阵处理的原型数值算法，具有非常大的(100000×100,000)非常稀疏(0.01%填充)复杂(a+b*i)矩阵的对称结构和非对称值。七年来，我一直很高兴地使用MATLAB，但由于Python是开源的，所以一直收到关于改用Python的建议。
我知道有许多不同的Python数值包可用，但是Python对于处理这些类型的矩阵和高速实时解决线性优化问题有什么限制吗？Python的稀疏复矩阵求解器在速度上与MATLAB的反斜杠A\b操作符相当吗？(我编写了高斯码和LU码，但A\B总是比我尝试过的任何东西至少快5倍，并且与矩阵大小成线性比例。)
浏览 3提问于2016-09-05得票数 0
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使用CUDA C计算下列表达式的最有效方法是什么？
(A (D^-1)B^T )^-1
其中，D是一个很大的对称矩阵，A是一个小对称矩阵，使得B和B^T中等大小的矩形非对称矩阵。当然，(^-1)和(^T)分别是逆运算和转置运算。
浏览 4提问于2013-08-17得票数 0
1回答
我有这种与内核svm相关的混淆。我看过，使用内核svm，保留的支持向量数量很大。这就是为什么它很难训练，而且很费时。我不明白这部分为什么很难优化。好的，我可以说有噪声的数据需要大量的支持向量。但这和训练时间有什么关系。
另外，我还读到了另一个，他们试图将非线性支持向量机内核转换为线性支持向量机内核。在线性核的情况下，它只是原始特征本身的点乘积。但在非线性的情况下，则是RBF等。我不明白他们所说的“操纵内核矩阵会造成巨大的计算瓶颈”。据我所知，核矩阵是静态的，不是吗。对于线性核，它只是原始特征的点乘积。在径向基函数的情况下，它使用高斯核。所以我只需要计算一次，然后我就完成了，不是吗。那么操纵和瓶
浏览 4提问于2013-04-13得票数 2
有没有人知道一个库或openCL代码的例子，这将解决Ax=B，其中A是大和稀疏的？我不想计算A的逆，因为它非常大，密度很大。A矩阵>90%稀疏，仅计算x可能会大大减少内存和计算密集型。
下面的文章将帮助我在CPU上，看起来是一个不错的选择，但我真的需要这个应用程序的GPU加速。
浏览 11提问于2013-08-25得票数 2
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我知道如何用numpy来求解基本的线性矩阵方程。
但是，我有一个矩阵A，方程A^2 + xA + yI = 0，其中x和y不是向量，而是标量。I是单位矩阵，0是维数匹配A的零矩阵。
对于小型矩阵来说，这是一个非常简单的方法(当然，假设存在一个解决方案)，但是我正在练习一个编码面试，并希望用python来解决类似的问题。也许给出的矩阵很大..。
下面是一个样本矩阵A，它得到解x=-2，y=1：
np.array([[1,1,0],
[0,1,0]
[0,0,1]]
在纸上，这与解线性方程组x= -2和x+y=-1一样容易。我所面临的问题是将上述形式的方程解
浏览 4提问于2020-02-22得票数 1
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2回答
我想解一个线性系统。我的矩阵A的维度是1200x1200，矩阵b是1200x1。所以通过公式Ax = b，我想找到x，它将是1200x1。现在我主要关心的是我的矩阵A有很少的非零值，比如每行最多有5个非零值。那么你有什么建议呢？LU分解会对我有更大的帮助吗？或任何其他分解，如稀疏分解。我使用java作为线性系统的一部分，是整个算法的一部分，我不想改变编程语言。我知道柯尔特有更好的类来解决问题。有没有人能推荐我一些用COLT解线性系统的示例代码？我正在实现的东西是一个策略迭代问题
浏览 7提问于2013-03-09得票数 0
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用于加密的矩阵乘法求逆
、、、、
我正在尝试组合一个加密算法，但我陷入了以下问题，我甚至不知道它应该是这样的或不是这样的！
问题是：
我有16字节的矩阵要乘以16,16矩阵，结果是一个16字节的矩阵。
然后我应该将结果矩阵乘以逆，这里我想我应该得到原始的16字节矩阵(根据算法数据表)。
所以你能告诉我怎样才能找回原始矩阵吗？
提前感谢您的帮助。
致以敬意，
英语。Aws
浏览 2提问于2011-12-17得票数 0
我对与中的多学科组连接的求解器感到困惑。
他们本质上构造的是什么矩阵？它们会聚到什么地方？很可能我遗漏了一些非常明显的东西。有没有这方面的文献。
浏览 0提问于2018-09-28得票数 2
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我已经试验了两种实现最小二乘拟合算法的方法，如所示。
第一个代码是简单的教科书方法，如Wolfram关于LSF的页面所述。第二个代码重新排列方程式，以最小化机器误差。这两个代码对我的数据产生类似的结果。我将这些结果与Matlab的p=polyfit(x，y,1)函数进行了比较，使用相关系数来衡量拟合的“优度”，并对3个例程中的每一个进行了比较。我观察到，虽然所有三种方法都产生了良好的结果，至少对我的数据来说，Matlab的例程是最适合的(其他两个例程的结果彼此相似)。
Matlab的p=polyfit(x，y,1)函数使用范德蒙矩阵、V (n×2矩阵)和QR分解来求解最小二乘问题。在Matla
浏览 6提问于2010-12-02得票数 2
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在Dymola模拟过程中，有一个选项可以设置“间隔数”，但我不知道如何在实际模型中选择间隔。所以我做了一些测试，以下是我的结论和问题：
--间隔的数目不应该太小，因为当它太小的时候，模拟结果可能会偏离真实值。所以我总是把间隔数设置在500以上，现在似乎很好，但我不确定是否应该增加它。当使用更大的间隔时，模拟时间可能会更长，所以也许我可以减少它。简而言之，我正在寻找一个原则来确定如何选择间隔的数量。
浏览 2提问于2020-01-03得票数 1
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我正在寻找一个软件包来解决C++中一个非常大的、稀疏的非线性最小二乘问题。我在C++中遇到了大量的现代linalg库(特征库、鲤鱼库、boost库等)，但似乎没有一个这样的求解器(甚至是一个常规的最小二乘求解器)内置在其中。如果可能的话，我非常希望避免对旧的C/ Fortran接口进行大量混乱的调用。谢谢!
浏览 2提问于2012-10-04得票数 3
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我正在将MATLAB程序移植到C++。Matlab能够解决一个线性系统(复值，稀疏矩阵)，而我的C++库-- armadillo却无法解决这个问题。
像GMRES这样的迭代求解器有能力使用吗？不幸的是，鲤鱼的文档相当简朴，有关于解决者的细节。
否则，我能从鲤鱼身上打电话给LAPACK吗？或者哪种替代的C++库提供了一个强大的线性求解器？
(矩阵非常病态，我也在寻找其他解决这个问题的方法，包括预处理矩阵)。
浏览 1提问于2018-08-09得票数 1
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我正在寻找有关解决程序APOPT的文档。我在论文中使用了Gekko，因此我不得不引用并解释代码的每个部分。是否有视频/文章/网站解释解题器的工作原理？它是否使用分支和绑定来解决优化问题？APOPT总是被描述为非线性MIP的求解器？它也适用于线性MIP吗？
浏览 4提问于2020-10-13得票数 3
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本文尝试在MATLAB中求解一个基于解矢量的节点热源四面体有限元的热扩散问题。非线性方程组如下所示：
B_U‘+ A_U = q(T)
B为热吸附矩阵，A为电导率矩阵，Q为源项，U为温度。我使用亚当斯-巴什福思/梯形规则预测器-校正方案与Picard迭代，然后一个时间步长控制。源项的温度是在最后一步的温度和预测器的温度之间精确地计算出来的。以下是预测校正器代码的简化版本。源的计算是一个函数。
% predictor
K0 = t(n)-t(n-1);
Upre(dirichlet) = u_d_t(coordinates(dirichlet,
浏览 1提问于2014-12-05得票数 0
我正在尝试将基于问题的模型转换为基于求解器的模型，这样我就可以使用其他求解器来解决我的问题。prob2struct函数返回一个用Aeq和beq等矩阵定义模型的结构。我搞不懂返回结构中的矩阵C和d是什么意思。下面附上了一个演示代码。
clc
clear
qprob = optimproblem;
var_x = optimvar('var_x',2);
constr = var_x >= 5;
qprob.Constraints.x_range = constr;
qprob.Constraints.xs = var_x(1) >= var_x(2) + 10;
浏览 0提问于2020-06-19得票数 0
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boost有吗？其中A、y和x分别是矩阵(稀疏且可以非常大)和向量。Y或x都可以是未知的。
我似乎在这里找不到它：
浏览 1提问于2009-08-04得票数 9
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我想找出相机在世界空间的焦距、位置和方向。
因为我需要这是独立的分辨率，我标准化了我的图像坐标在范围[-1, 1]的x，和一个较小的范围为y (取决于高宽比)。所以(0, 0)是图像的中心。我已经校正了镜头畸变(使用k1和k2系数)，所以这不会进入图片，除非有时将x或y稍微抛出[-1, 1]的范围。
作为一个给定的，我有一个平面的，固定的矩形在世界空间已知的尺寸(毫米)。该矩形的四个角保证是可见的，并在图像中手动标记。例如：
std::vector<cv::Point3f> worldPoints = {
cv::Point3f(0, 0, 0),
cv::Poin
浏览 5提问于2018-06-01得票数 7
GPU在通用中的使用现在是很普遍的。最基本的是，矩阵乘法是OpenCL教程中的第一个。而不是为特定的gpu编写代码和内核代码。是否可以从MKL之类的库中调用它们。Arrayfire在那里，但不是免费的。我正在尝试将我的仿真软件移植到GPU上，它具有矩阵多路转换、LU分解、FFT等功能。我正在寻找这些健壮的代码，而不是从头开始编写它们。我已经有了一个可用的mat mul opencl程序，只是在将它与我的代码集成方面缺乏一点知识。在我尝试LU的下一步中，有没有LU的代码可以帮助我。
浏览 0提问于2013-04-28得票数 4
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2回答
如何在C#中以最有效的方式计算浮点型矩阵的逆矩阵？我发现C#中的矩阵类型可以被倒置，我不知道这是否有帮助！谢谢您:)
浏览 2提问于2011-04-17得票数 1
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稠密线性代数的一般现实应用
用线性代数作为人与计算机之间的通用语言，可以方便地描述和有效地计算许多问题。通常情况下，尽管这些系统需要稀疏矩阵，而不是稠密矩阵的解。哪些常见的应用程序违背了这一规则？
我很好奇社区是否应该投入更多的时间来改进DLA包，比如LAPACK。谁在计算受限的应用程序中使用LAPACK？谁使用LAPACK来解决需要并行性的大型问题？
具体来说，什么是由于稠密线性代数能力不足而无法解决的问题。
浏览 14提问于2011-03-11得票数 3
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我是编程新手，目前我正在做一个我需要使用Fortran 95的项目。是否有求解线性方程组的子程序，例如在A*x=b中寻找矩阵A是2×2矩阵。
如果你能给我任何有用的链接来帮助我解决这个问题，我将不胜感激。谢谢你的帮助
浏览 3提问于2013-11-15得票数 4
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我正在寻找一个库的所有功能，这是标准的线性代数。比如行列式，矩阵求逆，乘法...但很普通。
Octave有一个完美的双倍和复杂算术的库，但我需要能够改变算术的实现。
浏览 0提问于2012-03-06得票数 1
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给定一个用户评分矩阵( $n \倍p$，$n$用户对$p$电影的评分)，我已经有了一个行矩阵$n \x10$，它描述了用户的特征。
理想情况下，我希望使用TF方法进行优化，https://www.tensorflow.org/versions/master/api_docs/python/tf/contrib/factorization/WALSMatrixFactorization，但它看起来像是创建了行矩阵本身。
我需要的是创建列矩阵--它是$10 \倍p$ (不是两者都是)，包含隐藏特征(10)与电影(p)之间的关系。
我怎样才能在TF中做到这一点？
浏览 0提问于2018-07-06得票数 0
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我正在尝试用MATLAB的bvp4c来调试我的“奇异雅可比”问题。我的问题是:哪些雅可比人正在被评估？我们有常微分方程y‘= f(x，y)的非线性系统。我假设f_i关于y_j的导数被放入一个矩阵中，并在y的某个值上求值。也许这个矩阵对于bvp4c算法来说应该是可逆的，尽管我发现该算法在不是这样的情况下是收敛的。
边界条件g(ya，yb) = 0的残差是什么？我假设g_i相对于ya_j的导数是取的。这给出了一个矩阵。此外，还可以求g_i相对于yb_j的导数。这也给出了一个矩阵。bvp4c会评估这些雅可比人吗？如果是这样，那么如果任何g不包含ya或yb，那么它们将始终是单数。有没有人能给我一些解释
浏览 16提问于2020-02-14得票数 0
我目前正在寻找解决一个大规模的线性系统，Ax=b使用火花。为了找到解决方案，我做了很多搜索，链接是我找到的唯一解决方案，用于计算A的伪逆，以求逆并将其乘以b作为下一步。为了简单起见，我将把解决方案复制到这里。
import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector,Matrix,SingularValueDecomposition,DenseMatrix,DenseVector}
import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.RowMatrix
def computeInverse(X: R
浏览 1提问于2016-09-12得票数 2
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我在茱莉亚体内使用IPOPT。我的目标函数会对某些参数值抛出误差(特别是，虽然我假定这并不重要，但它涉及协方差矩阵的Cholesky分解，因此要求协方差矩阵为正定)。因此，我对参数进行非线性约束，使它们不能产生错误。尽管存在这一限制，但IPOPT仍然坚持在参数处对目标函数进行评价，这导致了目标函数的误差。这导致我的脚本崩溃，导致痛苦和痛苦。
我感兴趣的是，一般来说，IPOPT会在违反约束的参数上评估一个函数。(我已经确保在评估函数之前，它确实是在检查约束。)如果可能的话，我想知道怎样才能阻止它的发生。
我已经将IPOPT的'bound_relax_factor‘参数设置为零；这没有帮助
浏览 0提问于2016-04-28得票数 3
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我有一个数值问题，用普通的最小二乘法( LSM )求解方程组(10次多项式)。我得到的参数有很大的值和非常小的值-因此我不能用这种方法构造矩阵-精度很低，即使在扩展变量中也是如此。我试着用C++，Matlab，delphi语言来实现。有没有人知道应用仪器，我可以做到这一点的足够的准确性或数字提示，确实得到了很好的结果。不幸的是，矩阵的标准计算很难实现。
浏览 5提问于2013-01-11得票数 0
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1回答
编辑。既然这个问题被问到了，我得到了一个PhD，用于求解层析成像的线性方程组。由于这个问题的流量仍然很大，我想强调一下@sellibitze的答案中的第一句话：--没有简单的答案。这在很大程度上取决于矩阵的性质，而且几乎所有的情况下，你都不会不去反演矩阵。
现在，对于这个非常无辜的人提出的问题，他认为这个问题很容易回答.
在搜索矩阵求逆算法时，我发现有几种方法(和意见！)关于如何用代码来做这件事。我想知道哪种方法是最快的，还是性能最好的方法，并试图找出答案，我什么也没找到。
我知道在某些情况下可以计算伪逆(使用SVD，cholevsky，.)，我实际上在我的代码中使用了其中的一些，而且我知道
浏览 7提问于2013-01-16得票数 11
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我需要一个算法来解决像这样的方程：
8*p^2+8*q^2+8*p-16=0
p^2+q^2+12*p+20=0
如果有人能告诉我algorithm的名字，那就足够了。我可以遵循任何与矩阵相关的算法，但这些线性内部的二次型导致了一个问题。
浏览 2提问于2012-12-17得票数 0
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常说伴随法的计算量不随设计变量的增加而增加。然而，似乎增加问题的规模应该会带来一些计算上的影响。例如，通过增加在示例中输入的元素的数量，有限元矩阵的大小会增加，并且应该有更多的相关计算成本。
那么，为什么说伴随的成本是随着设计变量的增加而保持不变的呢？这似乎不协调。
浏览 0提问于2018-08-11得票数 2
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1回答
基本矩阵需要8个对应。在给定内部函数的情况下，估计基本矩阵需要多少图像-图像对应?为什么？由于本质矩阵是由旋转和平移组成的，因此3+2(平移仅达到一个尺度)有5个参数需要估计，每个对应关系给出一个方程。这是否意味着5个对应足以估计一个基本矩阵？
浏览 12提问于2020-09-17得票数 0
cuSparse只有一个函数接口，用于将稀疏矩阵乘以稠密矩阵。如何使用cuSparse或其他cuda库对两个稀疏矩阵进行乘法运算？
浏览 3提问于2011-11-17得票数 3
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对于线性矩阵方程的求解，可以使用numpy.linalg.solve来实现LAPACK例程。
根据文档
DGESV computes the solution to a real system of linear equations
A * X = B,
where A is an N-by-N matrix and X and B are N-by-NRHS matrices.
The LU decomposition with partial pivoting and row interchanges is
used to factor A as
A = P * L
浏览 2提问于2017-06-21得票数 3
4回答
我正在寻找一个C库来解决Ax = b形式的线性和非线性矩阵方程。对我来说很重要的一点是，包装不要太大，而且是免费的。速度并不像矩阵存储的简单性和稀疏特性那么重要。此外，它应该能够并行化计算。因为我还是个新手...数值线性代数领域，如果它包含一个很好的文档，可能会有例子，那就太好了。你有什么可以推荐的套餐吗？我被谷歌的结果弄得有些不知所措，也不知道我必须寻找的例程的名称。
我刚刚发现了，它似乎有一个非常好的文档，甚至有代码片段。它是用C语言编写的，需要CBLAS。
浏览 0提问于2012-03-01得票数 6
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1回答
假设存在两个都是m* n的矩阵A和B，有没有一种方法或算法可以用来获得满足方程A*C= B‘的n*n矩阵C (B’可以通过在B上执行几个步骤的行交换来获得)，其中C满足最小误差平方和。或者A*C=D* B，其中D(m*m)是行交换变换矩阵。
谢谢。
浏览 0提问于2016-06-21得票数 2
解线性系统的最佳方法(就结果的准确性而言)是什么？它是否使用迭代方法(如共轭梯度...)或分解方法(如SVD或LU)？
如果你能推荐C++中的任何一个解算器。
提前谢谢你。
浏览 11提问于2018-08-02得票数 0
我在一些稀疏矩阵上测试了Eigen的SparseLU和BicGSTAB方法，它们的密集对应矩阵的大小从3,000*3,000到16000*16000。实验结果表明，与BicGSTAB方法相比，SparseLU方法的速度提高了13%左右。
我没有给BiCGSTAB提供一个RowMajor稀疏矩阵，也没有给它任何预处理。这可能就是速度慢的原因。
所以我想知道，如果我两种方法都做得很好，哪一种应该更快？
如果矩阵大小上升到数百万*数百万，情况会怎样？
非常感谢!
浏览 1提问于2016-03-24得票数 1
1回答
我正在寻找一个库在Java或C上做矩阵运算(主要是排名)在一定的有限域(GF)。
我用过Jama，但它没有有限的字段功能。
任何帮助都很感激。
浏览 1提问于2011-09-27得票数 5
我有稀疏矩阵A(12万*12万)和一个向量b(12万)，我想用特征库来求解线性系统AX=b。我试着跟踪文档，但总是有错误。我还尝试将矩阵转换为稠密，并解决了系统的问题。
Eigen::MatrixXd H(N,N);
HH =Eigen:: MatrixXd(A);
Eigen::ColPivHouseholderQR<Eigen::MatrixXd> dec(H);
Eigen::VectorXd RR = dec.solve(b);
但我记错了。请帮我找出解决这个问题的办法。
浏览 2提问于2017-12-08得票数 3
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我有这个数字的电路：
我得到以下错误:初始条件求解失败收敛。非线性求解器:线性代数误差。未能使用迭代矩阵进行求解。该模型可能无法给出足够的信息，从而使其某些变量的值的求解成为可能。具体建议如下。
变量之间的所有组件和节点都将变量x与一个确定的值联系在一起，例如，通过连接适当的域引用块。
我在MATLAB的答案上看过关于这个的其他问题(在这里没有看到任何问题)，这些解决方案不起作用：
将S块更改为筛选输入。
有一个问题是漏掉的，但我有。
知道是怎么回事吗？
浏览 2提问于2018-09-24得票数 1
我正在寻找一个高效的特征解析器(语言并不重要，尽管我会用C#编程)，它利用了现代CPU中的多核特性。能够直接使用是一个很大的优势。我的矩阵大多是的，所以理想的求解器应该能够利用这一事实，并极大地提高内存使用和性能。
到目前为止，我只找到了和。LAPACK，，是一个很好的候选者，因为它提供了多核优化。但是LAPACK中的似乎并不直接与pardiso求解器一起工作，而且它们似乎没有利用稀疏矩阵的优势(但我不确定这一点)。
另一方面，ARPACK在Windows环境下似乎很难安装，它的并行版本是，。额外的一点是它可以与一起工作。
最好的方案是采用Intel MKL + ARPACK，并提供多核加速。
浏览 4提问于2009-12-16得票数 2
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有人能帮我写一个python脚本吗？问题说明如下。
我需要对一些线性方程组进行等式约束线性最小二乘拟合。对于一个特定的线性方程，矩阵方程类似于Y{nX1}=X{nXm}P_{mX1}，其中Y和P是向量，X是矩阵，n，m是矩阵的维数。此外，对P有一个等式约束，即求和(P(I))=0.0。有人知道我该怎么解决这个问题吗？蟒蛇的哪一种功能适合这样做？我很少看到关于scipy.optimize.fmin_slsqp()函数的讨论，但是这个函数的使用并不是很简单。
然而，我可以很容易地做上述问题的无约束最小二乘拟合使用numpy。这是一个小剧本。
import numpy as np
from nump
浏览 0提问于2013-08-08得票数 3
2回答
我在单元格数组中存储了一个公式列表，并解决了矩阵中的未知数。
For example, consider a 2*2 matrix:
[2x+y, 4q+z; 3x+0.5y, 2q+12z ]
如何通过设置每个单元格等于20来求解q，x，y，z？(即q= 4，x =5，y= 10，z=1)
浏览 3提问于2015-11-22得票数 2
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