C++线性代数库Armadillo

                

          做机器学习的同学一定对Matlab矩阵运算的简洁高效映像深刻，并且已经习以为常这种便捷。但实际工作中，我们经常需要将matlab代码移植成C/C++。

      C++下的线性代数库诸如lapack, openblas之类接口生涩，例如矩阵乘法接口，eigen库又显得过于庞大。因此我一直在寻找一个接口简洁，同时对windows友好的轻量级C++线性代数库，直到我发现了这个：

      Amradillo  C++线性代数库： http://arma.sourceforge.net/

    


      Amradillo的名字来自于"犰狳", 一种浑身鳞甲的小动物，Amaradillo的底层计算依赖于Lapack, 高性能计算则可以指定MKL或者openblas支持，对于上层使用者而言，Amradillo的接口非常友好，例如你可以直接采用+-*/运算符来操作矩阵：

      

mat A = randu<mat>(5,10);
mat B = randu<mat>(5,10);
mat C = randu<mat>(10,5);

mat P = A + B;
mat Q = A - B;
mat R = -B;
mat S = A / 123.0;
mat T = A % B;
mat U = A * C;

// V is constructed without temporaries
mat V = A + B + A + B;

imat AA = "1 2 3; 4 5 6; 7 8 9;";
imat BB = "3 2 1; 6 5 4; 9 8 7;";

// compare elements
umat ZZ = (AA >= BB);

        以下代码展示了一个求解线性方程组的调用过程(在matlab中，这相当于求解X=A\B）

mat A = randu<mat>(5,5);
vec b = randu<vec>(5);
mat B = randu<mat>(5,5);

vec x = solve(A, b);
mat X = solve(A, B);

vec x2;
bool status = solve(x2, A, b);

  

armadillo库一直在更新，截止这篇博文撰写时，最新的版本是5.20，发布时间是2015-5-24。