怎么找出lapack函数及if函数的使用方法法

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简单的关于这两个库的介绍*****************************************************blas: Basic Linear Algebra SubprogramsThe BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) are high quality "building block" routines for performing basic vector and matrix operations. Level 1 BLAS do vector-vector operations, Level 2 BLAS do matrix-vector operations, and Level 3 BLAS do matrix-matrix operations. Because the BLAS are efficient, portable, and widely available, they're commonly used in the development of high quality linear algebra software, LINPACK and LAPACK for example.A Fortran77 reference implementation of the BLAS is located in the blas directory of Netlib.blas 是许多数值计算软件库的核心, 一般是用 Fortran77 实现的, 但也有一些其它的包装, 如 cblas 就是 C 语言, 也有 C++ 的包装, boost/ublas 是 C++ template class 的实现; 另外还有一些特别的实现, 如 intel MKL, AMD core math libraryblas就是做向量、矩阵的基本运算,如加、减、乘等操作 ********************************************************lapack: Linear Algebra PACKageLAPACK is written in Fortran77 and provides routines for solving systems of simultaneous linear equations, least-squares solutions of linear systems of equations, eigenvalue problems, and singular value problems. The associated matrix factorizations (LU, Cholesky, QR, SVD, Schur, generalized Schur) are also provided, as are related computations such as reordering of the Schur factorizations and estimating condition numbers. Dense and banded matrices are handled, but not general sparse matrices. In all areas, similar functionality is provided for real and complex matrices, in both single and double precision.lapack 用 blas 做底层运算许多高层的数学库都用 blas 和 lapack 做底层, 如 cvmlib, MTL 等等lapack是做线性运算的,最常用的就是求解线性方程组,AX=b, X=A, 还有如 矩阵分解、求逆,求矩阵特征值、奇异值等 *********************************************************
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给主人留下些什么吧!~~
你能不能把你编译lapack的过程写写啊,具体的什么环境之类,谢谢啊
或者发到我的邮箱chenxuelong_
请登录后评论。LAPACK函数介绍-1
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LAPACK函数介绍不完全.doc
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3秒自动关闭窗口成功使用MKL中的LAPACK95
昨天和今天在折腾intel composer XE 2013的数学核函数库MKL里面的LAPACK
以及LAPACK95。终于弄通了,我猜想其他的库,比如BLAS, BLAS95, FFTW都是类似。
以求矩阵的逆为例。(虽然在Intel& Math Kernel
Library Reference Manual(Document Number: US, MKL
11.2)中已经明确提醒: 在求解Ax=b时,不要直接以x=inv(A)*b
这样求解,以提高稳定性和精度。但是还是有极少情况下需要对大型矩阵的求逆,比如在对随机变量进行非参数估计其均值的时候,就需要求自协方差矩阵的逆。)
========================================
第一个例子: 测试LAPACK
========================================
LAPACK, 也就是LAPACK 的 FORTRAN
77版本。在源代码中不需要添加任何use语句,直接调用?gettf() +
?getri()就可了。就像调用?abs()等内部函数一样,?代表传递参数的类型,包括s, d,
c和z,它们分别代表单精度实型,双精度实型,单精度复实型,双精度复实型。
相比于LAPACK95, LAPACK
FORTRAN77版本的函数的形参个数比较多,调用还得区分清楚实数类型。
方法一:使用command
prompt下的ifort编译命令:&
test_lapack77.f90&
使用ifort编译时,必须加上/Qmkl选项,以告诉编译器要使用mkl库。
方法二:在Microsoft Visual studio * 的library属性里把use
Intel Math Kernel Library
加上就可以了,在其下拉菜单中随便选一个就行,除了NO。
*******************************************************************
& &Fortran 代码
*******************************************************************
**************************************************************************
! Build this test program by Intel(R) Fortran Compiler in
Window7 OS :
! & & ifort
test_lapack77.f90 /Qmkl
--------------------------------------------------------------------------
! Reference:
! Intel? Math Kernel Library Reference Manual, Document
Number: US, MKL 11.2
! &pages: 411~419, 596~598
!**************************************************************************
& & PROGRAM
test_lapack77
& & IMPLICIT NONE
& & INTEGER,PARAMETER :: N =
& & REAL,DIMENSION(N,N) ::
toeplitz, a
& & integer,dimension(N) ::
& & real,dimension(N) ::
& & INTEGER :: i, j,
-------------------------------
toeplitz=reshape((/3,-1,-1,4,-2,-1,-3,2,1/),(/N,N/))
toeplitz=transpose(toeplitz)
& & a = toeplitz
-------------------------------
write(*,'(/,2x,a)')'a='
write(*,10)((a(i,j),j=1,N),i=1,N)
&10 format(3x,f6.2)
-------------------------------
call sgetrf(N,N,a,N,ipiv,info)
call sgetri(N,a,N,ipiv,work,N,info)
-------------------------------
write(*,'(/,2x,a)')'Inv(a)='
write(*,10)((a(i,j),j=1,N),i=1,N)
-------------------------------
& & write(*,*)'The pivot
& & write(*,*)ipiv
write(*,*)'workspace:'
& & write(*,*)work
& & write(*,*)'CALL
& & write(*,*)info
& & END PROGRAM
test_lapack77
========================================
第二个例子: 测试LAPACK95
========================================
相比于LAPACK
FORTRAN77版本, LAPACK95的函数的形参个数非常简洁,调用时不需要区分清楚实数类型。因为LAPACK95已经用pure
procedure(纯过程)把不同实数类型的函数封装在一个interface里面了。
方法一:&使用command
prompt下的ifort编译命令:&
& ifort&/Qmkl&mkl_lapack95_lp64.lib
test_lapack95.f90
使用ifort编译时,除了要用到/Qmkl&,还需要用到mkl_lapack95_lp64.lib文件,它可以在intel的安装目录下找到,比如我的D:\Program
Files (x86)\Intel\Composer XE
2013\mkl\lib\intel64。把它拷贝到与test_lapack95.f90同一个文件夹下。
另外,在源代码中要使用&“
F95_PRECISION 和 &USE&LAPACK95 ”或者
& “USE&MKL95_PRECISION 和
& &USE&MKL95_LAPACK”,二者选一种即可。
& & 除了在Microsoft Visual studio * 的library属性里把use Intel
Math Kernel Library 加上,还要在其Linker
-& input中的Additional Dependencies加上mkl_lapack95_lp64.lib
*******************************************************************
&Fortran 代码
*******************************************************************
!**************************************************************************
! Build this test program by Intel(R) Fortran Compiler in
Window7 OS :&
! & &ifort /Qmkl
mkl_lapack95_lp64.lib test_lapack95.f90 &
!**************************************************************************
& & PROGRAM
test_lapack95
! & &USE F95_PRECISION
! & &USE LAPACK95
& & USE MKL95_PRECISION
& & USE MKL95_LAPACK
& & IMPLICIT NONE
& & INTEGER,PARAMETER :: N =
& & REAL,DIMENSION(N,N) ::
toeplitz, a
& & integer,dimension(N) ::
& & real,dimension(N) ::
& & INTEGER :: i, j,
-------------------------------
toeplitz=reshape((/3,-1,-1,4,-2,-1,-3,2,1/),(/N,N/))
toeplitz=transpose(toeplitz)
& & a = toeplitz
-------------------------------
write(*,'(/,2x,a)')'a='
write(*,10)((a(i,j),j=1,N),i=1,N)
&10 format(3x,f6.2)
-------------------------------
LAPACK F95
-------------------------------
& & call getrf(a,ipiv,info)
& & call getri(a,ipiv,info)
-------------------------------
write(*,'(/,2x,a)')'Inv(a)='
write(*,10)((a(i,j),j=1,N),i=1,N)
& & END PROGRAM
test_lapack95
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