Lapackpp vs 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，其中一部分假设以递归方式解决回归问题。

我想解决：

Ax = y

就我而言，计算速度不可忽视，这就是我想知道 Boost::BLAS 是否使用

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

需要比 Lapackpp 更少的计算时间（我使用的是 gentoo）。

PS 我能够在 Lapackpp 项目站点找到类文档，但找不到示例。有人可以给我提供一些例子，以防 Lapack 比 Boost::BLAS 更快吗

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
• A^T A形成回归的正规方程矩阵 ( )

与直接解决同一问题的替代方案相比，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）。

每当你看到一些数学显示矩阵求逆时，这应该被理解为“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该系统。BLAS 和 Lapack 都有执行此操作的例程。

同样，对于回归，请调用计算回归的库函数，或自行阅读如何执行此操作。正规方程法是教科书上错误的做法。