matlab调用pardiso

Pardiso是一种高效的数值稳定性计算库，可用于解决大型线性方程组和稠密/稀疏矩阵问题。在MATLAB中，可以使用mex函数将Pardiso库与MATLAB集成，以便在MATLAB中调用Pardiso。

以下是调用Pardiso的基本步骤：

1.下载Pardiso库，并将其安装到本地系统中。

2.创建一个MATLAB MEX文件，以便在MATLAB中调用Pardiso库。您可以使用MATLAB自带的MEX编译器或其他C++编译器（如Microsoft Visual C++）来创建MEX文件。

3.在MEX文件中，包括Pardiso库的头文件和库文件，并初始化Pardiso。

4.使用Pardiso的API函数来定义和解决线性方程组或矩阵问题。

5.在MEX文件中，使用MATLAB API函数将结果返回给MATLAB。

下面是一个简单的示例，展示了如何在MATLAB中调用Pardiso库：

#include "mex.h"
#include "pardiso.h"

void mexFunction(int nlhs, mxArray *plhs[], int nrhs, const mxArray *prhs[])
{
    /* Define variables */
    int n = mxGetScalar(prhs[0]);   /* size of matrix */
    double *a = mxGetPr(prhs[1]);   /* matrix coefficients */
    int *ia = mxGetIr(prhs[1]);     /* row indices */
    int *ja = mxGetJc(prhs[1]);     /* column pointers */
    double *b = mxGetPr(prhs[2]);   /* right-hand side */
    double *x = mxGetPr(plhs[0]);   /* solution */
    void *pt[64];                   /* internal solver memory pointer */
    int iparm[64];                  /* Pardiso control parameters */
    double dparm[64];               /* Pardiso control parameters */
    int solver = 0;                 /* Pardiso solver type */

    /* Initialize Pardiso control parameters */
    for (int i = 0; i < 64; i++) {
        iparm[i] = 0;
        dparm[i] = 0.0;
    }
    iparm[0] = 1;       /* No solver default */
    iparm[1] = 2;       /* Fill-in reordering from METIS */
    iparm[3] = 0;       /* No iterative-direct algorithm */
    iparm[4] = 0;       /* No user fill-in reducing permutation */
    iparm[5] = 0;       /* Write solution into x */
    iparm[7] = 2;       /* Max numbers of iterative refinement steps */
    iparm[9] = 13;      /* Perturb the pivot elements with 1E-13 */
    iparm[10] = 1;      /* Use nonsymmetric permutation and scaling MPS */
    iparm[12] = 1;      /* Maximum weighted matching algorithm is switched-on (default for non-symmetric) */
    iparm[18] = -1;     /* Output: Number of nonzeros in the factor LU */
    iparm[26] = 1;      /* Check matrix for errors */
    iparm[34] = 1;      /* Zero pivot tolerance */
    dparm[0] = 1e-7;    /* Relative tolerance for stopping criterion */
    dparm[1] = 1e-7;    /* Absolute tolerance for stopping criterion */

    /* Initialize Pardiso */
    int phase = 11;
    int error = 0;
    pardisoinit(pt, &solver, iparm, dparm, &error);

    /* Analyze the matrix */
    phase = 12;
    pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &solver, &phase, &n, a, ia, ja, NULL, &nrhs, iparm, &msglvl, b, x, &error);

    /* Solve the system */
    phase = 33;
    pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &solver, &phase, &n, a, ia, ja, NULL, &nrhs, iparm, &msglvl, b, x, &error);

    /* Free Pardiso memory */
    phase = -1;
    pardiso(pt, &maxfct, &mnum, &solver, &phase, &n, NULL, ia, ja, NULL, &nrhs, iparm, &msglvl, b, x, &error);
}

此示例使用Pardiso解决一个稀疏矩阵的线性方程组。在MEX文件中，我们首先定义Pardiso控制参数和内存指针，然后使用Pardiso中的API函数来初始化和分析矩阵，最后使用API函数来解决线性方程组并释放内存。