与eigen库中LU分解相同的求解器有哪些
时间: 2023-06-26 07:04:03 浏览: 75
与Eigen库中的LU分解相同的求解器包括:
1. LAPACK库中的dgesv函数:它使用LU分解来求解线性方程组。
2. Intel MKL库中的LAPACKE_dgesv函数:它也使用LU分解来求解线性方程组。
3. GSL库中的gsl_linalg_LU_solve函数:它使用LU分解来求解线性方程组。
4. MATLAB中的lu函数:它也使用LU分解来求解线性方程组。
这些求解器的实现与Eigen库中的LU分解类似,它们都将矩阵分解成一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U,然后通过解两个三角矩阵的线性方程组来求解原始的线性方程组。
相关问题
eigen库稀疏矩阵迭代求解器
Eigen库中提供了多种迭代求解稀疏矩阵的方法,其中较常用的有以下几种:
1. BiCGSTAB(双共轭梯度法):适用于对称和非对称矩阵,求解速度较快。
```c++
Eigen::BiCGSTAB<SparseMatrix<double> > solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
2. ConjugateGradient(共轭梯度法):适用于对称正定矩阵,收敛速度较快。
```c++
Eigen::ConjugateGradient<SparseMatrix<double>, Eigen::Lower|Eigen::Upper> solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
3. SparseLU(稀疏LU分解):适用于一般稀疏矩阵,分解后可重复使用,但求解速度较慢。
```c++
Eigen::SparseLU<SparseMatrix<double> > solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
4. SparseQR(稀疏QR分解):适用于一般稀疏矩阵,分解后可重复使用,求解速度较快,但内存占用较大。
```c++
Eigen::SparseQR<SparseMatrix<double>, Eigen::COLAMDOrdering<int> > solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
以上仅是常用的几种方法,Eigen库中还有其他的迭代求解方法可供选择。需要注意的是,在使用稀疏矩阵迭代求解器时,需要先将稠密矩阵转换为稀疏矩阵格式,如Eigen::SparseMatrix<double>。
Eigen 求解矩阵 有哪些
Eigen是一个C++模板库,可以用于矩阵和向量的计算。该库提供了多种方法来求解矩阵,包括:
1. 矩阵分解:Eigen支持LU分解、QR分解、SVD分解、Schur分解等多种矩阵分解方法,这些分解方法可以用于求解线性方程组或者特征值问题。
2. 特征值求解:Eigen提供了多种求解特征值和特征向量的方法,包括Jacobi方法、QR方法、Arnoldi方法等。
3. 线性方程组求解:Eigen提供了多种求解线性方程组的方法,包括全选主元高斯消元法、列主元高斯消元法、LU分解法等。
4. 最小二乘求解:Eigen提供了多种最小二乘求解方法,包括QR分解法、SVD分解法、正规方程法等。
总之,Eigen提供了很多功能强大的矩阵运算方法,可以满足不同的求解需求。
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