PermonQP库在代码中应用示例及CMAKE使用教程

资源摘要信息:"本资源提供了如何在.cpp或.cu代码中结合使用CMake与PermonQP库的示例。PermonQP是一个开源项目，用于求解大型二次规划（Quadratic Programming，简称QP）问题，并且支持并行计算。该项目是基于PETSc（Portable，Extensible Toolkit for Scientific Computation）库构建的，因此在使用PermonQP之前需要安装PETSc库。PETSc是一个用于解决偏微分方程（PDEs）和大规模非线性、线性系统的高性能数值模拟框架。 安装PETSc和PermonQP库是使用本示例代码的前提条件。需要设置PETSC_DIR和PETSC_ARCH环境变量，分别用于指定PETSc库的安装目录和架构特定的配置。同样的，PERMON_DIR变量用于指定PermonQP库的安装位置。这些设置确保了CMake在配置项目时能够找到必要的库和配置文件。 通过使用git命令克隆存储库来获取示例代码，示例中包含了多个项目文件，这些文件展示了如何使用PermonQP库。在克隆了代码之后，推荐在项目根目录下创建一个名为build的目录，这有助于保持项目源代码的整洁，并且通常将构建文件放置在一个独立的目录中是组织项目的一个好习惯。 构建示例项目涉及调用CMake工具来准备Makefile文件，CMake是一个跨平台的自动化构建工具，它可以用来管理软件构建过程，无论是在Linux、macOS还是Windows上。调用CMake的命令为`cmake ..`，其中的双点表示当前目录下的CMakeLists.txt文件被用来生成Makefile。使用`cmake -DTEST_01=ON ..`可以设置特定的构建选项，例如在这里启用名为TEST_01的测试。如果需要使用CUDA进行GPU加速计算，则可以通过添加-DUSE_CUDA=ON参数来启用CUDA支持。 为了将构建过程自动化，可以使用make工具，它会根据Makefile文件中定义的规则编译源代码。如果一切顺利，该命令将会生成可执行文件，之后就可以运行这些示例程序，以了解PermonQP库的使用方法和性能表现。需要注意的是，示例代码可能包含使用MATLAB编写的部分，这可能意味着PermonQP库的某些功能或者测试与MATLAB存在交互，例如，可能需要使用MATLAB的接口来处理数据、分析结果或者可视化。 示例代码的存储库使用了版本控制系统git，以方便用户能够轻松地获取源代码，并且可能随着开发的进展而更新。资源名称为`permon_examples-master`，表明这是一个包含了最新开发状态的主分支。用户可以通过git的版本控制功能，跟踪代码的变更历史，以及在必要时回退到之前的版本。 综上所述，本资源的使用说明涵盖了从安装必要的依赖库到获取代码、配置编译环境、以及编译和运行示例程序的完整流程，是学习和使用PermonQP库的宝贵资源。"