Toon Classement & Résumé
- Nom de l'éditeur:
- Tom Drummond
- Site Internet de l'éditeur:
- http://mi.eng.cam.ac.uk/~twd20/
Toon Mots clés
Toon La description
numerics orienté objet bibliothèque Toon bibliothèque (les Les valeurs numériques orientées objet de Tom) a été créé pour fonctionner efficacement sur un grand nombre de petites matrices, et offre un accès facile à un certain nombre d'algorithmes dont décompositions de matrice et optimizations.It est conçu pour intégrer très sera à la bibliothèque de vision par ordinateur libCVD et bibliothèque de configuration GVars3. Divers algorithmes supplémentaires sont disponibles en TaG.It propose des cours pour statically- (connu au moment de la compilation) et dynamically- (inconnu au moment de la compilation) des vecteurs de taille et matrices et il délègue les fonctions avancées (comme SVD ou la multiplication des grandes matrices) à LAPACK et BLAS (cela signifie que vous aurez besoin libblas et liblapack) .La bibliothèque fait usage interne substantielle des modèles pour atteindre l'efficacité de la vitesse d'exécution tout en conservant une utilisation syntax.To de programmation claire: 1) Assurez-vous que vous avez un compilateur approprié (g ++ version <3 est pas bon) 2) assurez-vous que tous ces fichiers sont dans votre path3 inclure) puis # include et # include // (si vous voulez quelques extras) #include // (si vous voulez décompositions valeurs singulières) #include // (si vous voulez décompositions lu triangulaires) #include // (si vous voulez décomposition Eigen des matrices symétriques) 4 ) Enfin, vous devez lien avec -llapack -lblas (et -lg2c pour g ++ Je ne suis pas sûr d'autres compilateurs ) (Cela signifie que vous aurez également besoin liblapack. {A, so} et libblas. {A, so}) Voilà. Voici quelques caractéristiques principales de « toon »: · Il prend en charge les vecteurs et les matrices statiquement de taille très efficace; · Il offre une vaste sécurité de type pour des vecteurs et des matrices de taille statiquement (vous ne pouvez pas tenter de multiplier une matrice 3x4 et un 2-vecteur); · Il prend en charge la transposition, et subscripting découpage de matrices (pour obtenir un vecteur) très efficace; · Il s'interface bien à d'autres bibliothèques; · Il exploite LAPACK et BLAS (pour lesquels des versions optimisées existent sur de nombreuses plates-formes). Exigences: · libblas · liblapack Quoi de neuf dans cette version: · En plus de nombreuses corrections de bugs, plusieurs fonctionnalités ont été ajoutées. · Tranches mixte statique / dynamique. Intégré décomposition en valeurs singulières (beaucoup plus rapide que LAPACK pour les petites à moyennes matrices de taille). · Matrice symétrique racine carrée et racine carrée inverse. · Dérivés numériques précises (première et seconde) en utilisant la méthode de Ridder. · Vecteurs redimensionnables efficaces. · Un cadre de tests de régression. · La compatibilité avec une meilleure toon-1. · Simple précision LAPACK basée décomposition Cholesky. · Plus de documentation.
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