代码块中的 lapack 库，边界值
lapack library in codeblocks, boundary value
我是德国学生，目前在读硕士论文。在我的硕士论文中，我正在代码块中编写 Fortran 代码。在我的代码中，我使用了一些 LAPACK 函数。
我需要有关在代码块软件中添加 LAPACK 库的帮助。我在互联网上搜索了很多，但找不到任何东西。如果你把上一个问题的所有源链接扩展给我就更好了。
在我的代码中，我需要求解以下方程组，{K}{p} = {m}
哪里
{K} = 矩阵{p} = 向量{m} = 向量
我计算了矢量 {m} 和矩阵 {K} 的所有元素，并且我有矢量 {p} 的一些已知值。是边值问题。
现在我只想找出向量元素的未知值 {p}。
我应该使用哪个功能？
我浏览了在线提供的 LAPACK 手册，但找不到。
好吧，您没有仔细阅读文档 :) 您正在寻找线性方程的求解器。
http://www.netlib.org/lapack/lug/node38.html
请详细说明 complex/real double/float。身体不适？超过或低于确定或二次方？如果二次然后对称或上三角？带状？
人们会考虑多种不同的算法。运行时/稳定性/收敛行为非常不同，具体取决于 K。最稳定的是[x]gelsd。这是一种通过 SVD 的分而治之算法，并为您提供适当条件的摩尔彭罗斯广义逆。但它也是迄今为止最慢的算法。
顺便说一句，http://www.netlib.org/lapack/lug/node27.html，概述了所有通用求解器。
如果您已经有了一些 p 的值，您希望采用与直接反转不同的方法。如果您使用迭代方法（例如带正则化的共轭梯度最小二乘问题），情况会好很多。这在 Stoer、Bullirsch 的《数值分析导论》第 8.7 章（Conjugate-gradient Heestens 和 Stiefel 的方法）中进行了详细讨论。
网上有多种实现。你会在我博士期间写的一个库中找到一个：https://github.com/kvahed/codeare/blob/master/src/optimisation/CGLS.hpp
我是德国学生，目前在读硕士论文。在我的硕士论文中，我正在代码块中编写 Fortran 代码。在我的代码中，我使用了一些 LAPACK 函数。
我需要有关在代码块软件中添加 LAPACK 库的帮助。我在互联网上搜索了很多，但找不到任何东西。如果你把上一个问题的所有源链接扩展给我就更好了。
在我的代码中，我需要求解以下方程组，{K}{p} = {m}
哪里
{K}= 矩阵{p}= 向量{m}= 向量
我计算了矢量 {m} 和矩阵 {K} 的所有元素，并且我有矢量 {p} 的一些已知值。是边值问题。
现在我只想找出向量元素的未知值 {p}。
我应该使用哪个功能？
我浏览了在线提供的 LAPACK 手册，但找不到。
好吧，您没有仔细阅读文档 :) 您正在寻找线性方程的求解器。 http://www.netlib.org/lapack/lug/node38.html
请详细说明 complex/real double/float。身体不适？超过或低于确定或二次方？如果二次然后对称或上三角？带状？
人们会考虑多种不同的算法。运行时/稳定性/收敛行为非常不同，具体取决于 K。最稳定的是[x]gelsd。这是一种通过 SVD 的分而治之算法，并为您提供适当条件的摩尔彭罗斯广义逆。但它也是迄今为止最慢的算法。
顺便说一句，http://www.netlib.org/lapack/lug/node27.html，概述了所有通用求解器。
如果您已经有了一些 p 的值，您希望采用与直接反转不同的方法。如果您使用迭代方法（例如带正则化的共轭梯度最小二乘问题），情况会好很多。这在 Stoer、Bullirsch 的《数值分析导论》第 8.7 章（Conjugate-gradient Heestens 和 Stiefel 的方法）中进行了详细讨论。
网上有多种实现。你会在我博士期间写的一个库中找到一个：https://github.com/kvahed/codeare/blob/master/src/optimisation/CGLS.hpp