LAPACK用户指南:高效数值线性代数工具集初步介绍

需积分: 9 2 下载量 98 浏览量 更新于2024-07-19 收藏 628KB PDF 举报
Preliminary LAPACK Users' Guide 是一份面向初级用户的手册,它详细介绍了LAPACK(Linear Algebra PACKage)这一高性能库。LAPACK是专为数值线性代数问题设计的一套Fortran子程序集合,包括求解线性方程组、线性最小二乘问题、特征值问题以及奇异值问题。它的目标是在现代高性能计算机上实现高效运算。 该指南旨在为LAPACK 1.0版本的初次使用者提供一个非正式的入门,让读者了解其算法的设计理念和软件结构。手册概述了首次发布的功能内容,并对软件中的约定和文档进行了描述。值得注意的是,脚注和斜体字部分(如[Note: ...])是对读者的解释,这些内容将在最终版中删除。 LAPACK的设计重点在于优化,确保在广泛计算环境中都能发挥效能。它的重要性在于提供了标准化的接口,使得科学家和工程师能够方便地在各种复杂计算任务中利用线性代数算法。指南中可能还会涵盖矩阵运算的基本概念、矩阵存储格式(如行主存布局)、向量化处理以及并行计算的优势等知识。 书中会介绍如何正确调用LAPACK函数,包括输入和输出参数的处理,以及如何处理不同类型的错误和异常情况。对于初学者来说,可能还会有关于性能分析和优化策略的建议,以最大化LAPACK在特定硬件上的性能表现。 此外,工作还特别献给了Jim Wilkinson,这可能是由于他对数值分析领域的杰出贡献,他的思想和工作对LAPACK的设计和数学基础有着深远的影响。 Preliminary LAPACK Users' Guide 是一个实用工具,不仅帮助新用户快速上手LAPACK,还能深入理解线性代数计算的核心原理和技术。无论是科研人员还是工程技术人员,它都是理解和利用LAPACK进行高级计算的重要参考文献。

解释:% 'Distance' - Distance measure, in P-dimensional space, that KMEANS % should minimize with respect to. Choices are: % {'sqEuclidean'} - Squared Euclidean distance (the default) % 'cosine' - One minus the cosine of the included angle % between points (treated as vectors). Each % row of X SHOULD be normalized to unit. If % the intial center matrix is provided, it % SHOULD also be normalized. % % 'Start' - Method used to choose initial cluster centroid positions, % sometimes known as "seeds". Choices are: % {'sample'} - Select K observations from X at random (the default) % 'cluster' - Perform preliminary clustering phase on random 10% % subsample of X. This preliminary phase is itself % initialized using 'sample'. An additional parameter % clusterMaxIter can be used to control the maximum % number of iterations in each preliminary clustering % problem. % matrix - A K-by-P matrix of starting locations; or a K-by-1 % indicate vector indicating which K points in X % should be used as the initial center. In this case, % you can pass in [] for K, and KMEANS infers K from % the first dimension of the matrix. % % 'MaxIter' - Maximum number of iterations allowed. Default is 100. % % 'Replicates' - Number of times to repeat the clustering, each with a % new set of initial centroids. Default is 1. If the % initial centroids are provided, the replicate will be % automatically set to be 1. % % 'clusterMaxIter' - Only useful when 'Start' is 'cluster'. Maximum number % of iterations of the preliminary clustering phase. % Default is 10. %

2023-05-18 上传