lapack

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    으로 libsvm 사용할 수 없습니다 나는 OCaml의 프로젝트에 libsvm을 사용하려고 ocamlfind: Error from package `threads': Missing -thread or -vmthread switch 내 메이크 존재 :: ocamlfind ocamlopt -o prog -linkpkg -package lacaml -packa

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    현재 C++의 유한 차분 방법을 사용하여 미분 방정식을 풀기위한 작은 프로그램을 작성하고 있습니다. 문제는 내가 tridiagonal 매트릭스를 해결하기 위해 lapack을 사용하고 있지만 루틴이 호출 된 후 Segmentation Fault가 발생합니다. 루틴은 여전히 ​​info = 0로 종료되므로 문제가 무엇인지 알 수 없습니다. 여기에 프로그램이 있

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    SWIFT에서 A * X = B 유형의 선형 방정식 시스템을 풀려고합니다. O (N^2) 메모리를 사용하는 LU 분해 기반 알고리즘을 사용하여이 작업을 수행 할 수있었습니다. 내 배열은 일반적으로 (10000 샘플 이상) 커지므로 LAPACK에는 O (N) 메모리 공간만을 사용하는 3 중 매트릭스에 특정한 기능이 있습니다. &이 더 효율적입니다. http:

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    나는 일련의 선형 방정식을 해결하기 위해 LAPACK를 사용하려고 해요,하지만 난이 프로그램을 실행할 때 그것은 요소 U (10011001)이 정확히 0이 상태 정보> 0 인 오류가 발생합니다. 인수 분해 이 완료되었지만 요소 U가 정확히 단수이므로 솔루션을 계산할 수 없습니다. ' 정확히 무엇을 의미합니까? 나는 cgesv 서브 루틴을 사용하고 있습니다.

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    내 Rcpparmadillo 코드에 dgebal (설명서 here)이라는 포트란 루틴을 사용해야합니다. 그러나 # include <RcppArmadillo.h> # include <math.h> , 나는 다음과 같은 오류 얻을 sourceCpp() 사용하여 내 코드를 컴파일 할 때 : 내가 더 <R_ext/Lapack.h> 및 <R_ext/BLAS.h

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    파이썬 모듈 pymc에 대한 유스 케이스가 있습니다. python -m pip install pymc을 수행 할 때 나는 [Errno 2] No such file or directory "lapack/double/dpotrs.f"을 산출합니다. python -m pip install lapack을 수행 할 때 나는 No matching distributio

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    Visual Studio에서 armadillo를 사용하는 프로그램을 작성하려고합니다. lapack 및 blas에 대한 Prebuilt 라이브러리를 http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/에서 다운로드했습니다. 또한 MinGW를 다운로드하고 C :/MinGW/bin을 시스템 PATH에 추가했습니다. C :/Min

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    행렬 유형 및 계산을 구현하는 Eigen 또는 Boost :: uBlas와 같은 C++ 라이브러리가 있습니다. LAPACK, Goto-BLAS, OpenBLAS 및 ATLAS와 같은 라이브러리가 있으며 부동 소수점 유형에 비해 고도로 최적화 된 밀도 매트릭스 계산을 구현합니다. 아마도 특수화를 통해 OpenBLAS에서 지원하는 유형의 OpenBLAS를 호출

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    대용량 희소 행렬의 고유 값 계산을 위해 SymEigsShiftSolver를 구현했지만 고유 벡터를 반환하지 않습니다. 아직 구현되지 않았습니까? void Eigens::computeEigenvectors(Matrices m) { SparseSymShiftSolve<double> op(m.Lpl); SymEigsShiftSolver< double, S

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    LAPACK 3.7.0의 이진 파일을 what is told here을 기반으로하여 CMAKE을 사용하여 빌드하려고합니다. 내 Visual Studio 2013 C++ project에서 사용하려면 하지만 실제로 어떤 옵션을 선택해야할지 모르겠습니다. 또한 다음 컴파일러를 선택해야합니까? Program Files 또는 Program File(x86) 폴더 내