参考博客http://blog.csdn.net/github_19765307/article/details/38719047 但是在使用cmake工具的时候出现各种错误，其中出现了一个问题。error in configuration process, project files may be invalid 出现这个问题的原因是因为我把cmake工具放到中文目录下了，解决这个问题，编译

转自:点击打开链接 Windows下升级了pandas，但是发现scipy包随后引用出错，后来确认需重新安装scipy， 在用PIP安装scipy出现no lapack/blas resources found的错误，具体原因可参考 这里。 后来找到一种简便的解决方案，只要在网站 Unofficial Windows Binaries for Python Extension P

以 DGEQR2 函数为例，其分为两步： 先计算Householder vector，调用了 DLARFG(  ) 然后实施了Householder 变换，调用了 DLARF(  ) 接下来先分析DLARFG(  )的算法 源代码如下： *> \brief \b DLARFG generates an elementary reflector (Householder matrix).

遇到的问题： no lapack/blas resources found  解决方法，安装lapack sudo apt-get install liblapack-dev  然后重新安装scipy，这次遇到了不一样的问题。 遇到的问题： error: library dfftpack has Fortran sources but no Fortran compiler fou

https://eigen.tuxfamily.org/dox/TopicUsingBlasLapack.html Eigen 3.3之后的版本可以调用BLAS和LAPACK作为backend, 使用方法也很简单: 在引用Eigen库之前, 先加入以下宏定义: #define EIGEN_USE_BLAS 之后在编译的时候, 链接上相应的库即可, g++ demo.cpp -lblas

API规范: BLAS和LAPACK BLAS和LAPACK是两种接口规范, 用于矩阵基本运算. BLAS的功能分三个Level, LAPACK的功能更丰富, 主要用于扩展BLAS中第三个Level的函数. 规范实现 基于BLAS规范的矩阵库包括开源的ATLAS, OpenBLAS等, 商业的Intel MKL, Nvidia cuBLAS等. Netlib用Fotran语言实现了BLAS和LA

广义特征值问题，即Ax=  Bx， 在Matlab中，使用eig()求解一般特征值问题和广义特征值。[V,D] = eig(A,B,flag)， A和B时方阵，flag用来选择算法，'qz'表示选择使用QZ算法。 也可以直接调用qz()来求解，[AA,BB,Q,Z,V] = qz(A,B,flag)， flag 表示使用复数或实数计算，默认取值为复数。 在Lapack中，有四个函数都是用来求解广