从Matlab迁移到C++，应该使用哪个数值库？

Question

我目前正在Matlab中原型编写一些依赖于矩阵、DSP、统计和图像分析功能的算法。

以下是一些我可能需要的示例：

• eigenvectors
• 2D和3D卷积
• FFT
• 短时傅里叶变换
• Hilbert变换
• Chebyshev多项式
• 低通滤波器
• 随机多元高斯数
• kmeans

后面我还需要在C++中实现这些算法。

我也有 Numerical Recipes in C++ 的许可证，我喜欢它，因为它有广泛的算法和文档。 我还发现了一个可以帮助将 NR 函数封装成 MEX 的类：nr3matlab.h。所以使用这个类，我应该能够生成包装器，从而允许我从 Matlab 中调用 NR 函数。这对我来说非常重要，因为我可以在从 Matlab 到 C++ 的移植过程中检查每一步。 但是，Numerical Recipes in C++ 有一些重要的缺点：

• 算法的实现方式简单，不一定非常高效
• 没有线程

因此，我考虑使用另一个数值库。 理想的库应该：

• 尽可能广泛地涵盖范围和功能
• 有良好的文档支持
• (有商业支持)
• 已经有了 Matlab 封装器
• 非常健壮
• 非常高效
• 有线程支持
• (具有可以切换到 GPU 实现的功能，而不是使用 CPU)

你会推荐哪个数值库（或几个库）？

提前感谢任何答案！

- Andy

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请列出您正在寻找的一些特定函数/算法，现在这个问题太模糊了。 - Ben Voigt

谢谢。这是我想到的一些。 - Andy

只是想提一下，以便将来参考，像这样的问题可以在 [scicomp.SE] 上得到很好的解答。 - David Z

@Andy，我买了《C++数值计算方法》。这个库真是没用，但是书非常棒。 - CroCo

Answer 1

你的需求列表很长，可能难以用单个库来满足所有需求。

对于一般的Matlab到C++转换，我强烈推荐Armadillo，这是一个模板化的C++库，专注于线性代数，同时着重于使其易于编写类似于Matlab表达式。它具有非常好的性能，文档也很详细且活跃地维护。你可以从那里开始，并尝试填补你任务中缺失的部分。

- Dirk Eddelbuettel

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谢谢。看起来非常不错。我特别喜欢它是建立在Lapack之上，同时提供了更简单和类似Matlab的接口。 - Andy

除了BLAS接口之外，您始终可以使用更快的BLAS代替默认的LAPACK。而且Conrad非常懂行，与他合作是一种享受。 - Dirk Eddelbuettel

Answer 2

NAG可能是一个不错的选择。许多金融机构在其数学库中使用它。但我上次使用时没有GPU实现。

- DumbCoder

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谢谢。看起来非常不错。你知道一个开发者许可证大约需要多少费用吗？ - Andy

@ Andreas Werner Paulsen - 谷歌找到了这个链接。http://www.eduserv.org.uk/lns/agreements/nag/nag-pricing。不确定它能为您提供多少帮助。从他们的网站上看，教育机构可以获得优惠价格。 - DumbCoder

Answer 3

实际上，你应该看一下openCV。

虽然它的首要目标是计算机视觉/图像处理，但这个库有很多线性代数工具（几乎所有你需要的）。这个库最初由英特尔实现，非常注重性能。它可以处理多线程、IPP等等。 语法比通常的C++库更容易使用。

你应该看一下这个cheat sheet。自2.0版本以来，语法已经改变，以模仿matlab。 这个库被广泛使用，并且活跃（最后一次大更新于2011年8月）。

- Oli

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我很惊讶你建议使用OpenCV而不是Eigen。 - CroCo

Answer 4

还有Eigen库：http://eigen.tuxfamily.org，但它主要作为更大框架的一部分使用。它提供基本（以及稍微复杂一些的）代数运算。

- Gunther Struyf

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这是C++模板编程的一次壮举，但编译速度缓慢，错误信息可能会非常冗长（又糟糕又长）。 - denis