線形代数ライブラリの比較

次の表は、重要な線形代数をカバーする専用ライブラリまたは汎用ライブラリの 線形代数ソフトウェアライブラリの比較を示しています。

密な線形代数

一般情報

行列の種類と演算

行列の種類 (二重対角/三重対角などの特殊な種類はリストに表示されません):

実数– 一般（非対称）実数
複素数– 一般（非対称）複素数
SPD – 対称正定値（実数）
HPD – エルミート正定値行列（複素数）
SY – 対称（実数）
HE – エルミート（複素）
BND – バンド

操作:

TF – 三角因数分解 (LU、コレスキー)
OF – 直交因数分解（QR、QL、一般化因数分解）
EVP – 固有値問題
SVD –特異値分解
GEVP – 一般化されたEVP
GSVD –一般化SVD

参考文献

^ Bochkanov, S., & Bystritsky, V. (2011). ALGLIB - クロスプラットフォーム数値解析およびデータ処理ライブラリ。ALGLIB プロジェクト。
^ Sanderson, C., & Curtin, R. (2016). Armadillo: 線形代数のためのテンプレートベースの C++ ライブラリ。Journal of Open Source Software、1(2)、26。
^ Sanderson, C. (2010). Armadillo: 高速プロトタイピングと計算集約型実験のためのオープンソース C++ 線形代数ライブラリ (p. 84). 技術レポート、NICTA。
^ 「Bitbucket」.
^ Poya, Roman、 Gil , Antonio J.、Ortigosa, Rogelio (2017)。「高性能データ並列テンソル収縮フレームワーク: 結合電気機械への応用」。Computer Physics Communications。216 : 35–52。Bibcode : 2017CoPhC.216...35P。doi :10.1016/j.cpc.2017.02.016 。{{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
^ Gough, B. (2009). GNU 科学ライブラリリファレンスマニュアル. Network Theory Ltd.
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^ Jones, E., Oliphant, T., & Peterson, P. (2001). SciPy: Python 用のオープンソース科学ツール。
^ Bressert, E. (2012). SciPy と NumPy: 開発者向け概要。「O'Reilly Media, Inc.」
^ Blanco-Silva, FJ (2013). 数値計算と科学計算のための SciPy の学習. Packt Publishing Ltd.
^ “Xtensor-stack/Xtensor”. GitHub . 2022年2月13日.

外部リンク

GitHubの scipy
GitHubの armadillo
GitHubの mathnet-numerics

[1] Bochkanov, S., & Bystritsky, V. (2011). ALGLIB - クロスプラットフォーム数値解析およびデータ処理ライブラリ。ALGLIB プロジェクト。

[2] Sanderson, C., & Curtin, R. (2016). Armadillo: 線形代数のためのテンプレートベースの C++ ライブラリ。Journal of Open Source Software、1(2)、26。

[3] Sanderson, C. (2010). Armadillo: 高速プロトタイピングと計算集約型実験のためのオープンソース C++ 線形代数ライブラリ (p. 84). 技術レポート、NICTA。

[4] 「Bitbucket」.

[5] ^ Poya, Roman、 Gil , Antonio J.、Ortigosa, Rogelio (2017)。「高性能データ並列テンソル収縮フレームワーク: 結合電気機械への応用」。Computer Physics Communications。216 : 35–52。Bibcode : 2017CoPhC.216...35P。doi :10.1016/j.cpc.2017.02.016 。{{cite journal}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)

[6] Gough, B. (2009). GNU 科学ライブラリリファレンスマニュアル. Network Theory Ltd.

[7] Anderson, E.、Bai, Z.、Bischof, C.、Blackford, S.、Dongarra, J.、Du Croz, J.、... & Sorensen, D. (1999)。 LAPACK ユーザーガイド。サイアム。

[8] Anderson, E., Bai, Z., Dongarra, J., Greenbaum, A., McKenney, A., Du Croz, J., ... & Sorensen, D. (1990 年 11 月)。LAPACK: 高性能コンピュータ用のポータブル線形代数ライブラリ。1990 ACM/IEEE スーパーコンピューティング会議の議事録 (pp. 2–11)。IEEE Computer Society Press。

[9] Jones, E., Oliphant, T., & Peterson, P. (2001). SciPy: Python 用のオープンソース科学ツール。

[10] Bressert, E. (2012). SciPy と NumPy: 開発者向け概要。「O'Reilly Media, Inc.」

[11] Blanco-Silva, FJ (2013). 数値計算と科学計算のための SciPy の学習. Packt Publishing Ltd.

[12] “Xtensor-stack/Xtensor”. GitHub . 2022年2月13日.