Комментарии 9
Стоило уточнить, что QR разложение вы вызвали через отражение Хаусхолдера. А наивное QR разложение через ортогонализацю Грамма-Шмидта численно нестабильно.
Видимо, лучше оставить это здесь: https://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page
Иначе получается, что про библиотеку рассказали, откуда брать не указали.
-
Видимо, лучше это оставить здесь: https://github.com/g-truc/glm
Иначе получается, что библиотеку векторных/матричных операций с последним релизом в 2021 году вы прорекламировали; а очень часто используемую библиотеку векторных/матричных операций с последним релизом в 2024 году (штатным использованием для расчётов компьютерной графики и разными другими плюшками) как-то решили не упоминать.
Напишете пару слов сравнения двух библиотек: eigen vs glm ?
в глм не помню есть разряженные матрицы, тут в статье например показали разряженные матрицы ( для С есть cglm ) на яве будет либо то что входит в libGDX, либо то что входит в lwjgl3+ - joml (customize чтобы посмотреть описание щелкните по show description слева сверху)
я просто открыл калькулятор - весь матан, который нужен в 3д ) и написал матешу на С ) процесс классный и на удивление работает ), даже с кватернионами разобрался, когда-нибудь руки дойдут доделать дуальные кватернионы - под них база готова, надо только выбрать время под двойные кватернионы - под глубокое изучение так сказать ) с симд и С надо много и долго сравнивать время ) тоже заметил, на симд пока повесил только перемножение матриц временно понаблюдать как будет вести себя ускорение )
Хорошая библиотека, давно использую.
А что с CUTLASS и CuBLAS? Я про сравнение.
А как у него с производительностью (по сравнению, скажем, с MKL)?
Комплексные числа при работе с матрицами поддерживаются?
Линейная алгебра в C++ с Eigen