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似乎许多项目慢慢地需要做矩阵数学,并陷入首先构建一些 vector 类并慢慢添加功能的陷阱,直到他们发现构建一个半途而废的自定义线性代数库,并且依赖于在上面。
我想避免这种情况,同时不依赖于一些切向相关的库(例如 OpenCV、OpenSceneGraph)。
目前常用的矩阵数学/线性代数库有哪些,为什么会决定使用其中一个?是否有任何建议不要出于某种原因使用?我专门在几何/时间上下文中使用它*(2,3,4 Dim)*,但将来可能会使用更高维度的数据。
我正在寻找与以下任何一个方面的差异:API、速度、内存使用、广度/完整性、窄度/特异性、可扩展性和/或成熟度/稳定性。
我最终使用了我非常满意的 Eigen3。
最佳答案
有不少项目已落户Generic Graphics Toolkit为了这。那里的 GMTL 很好——它非常小,非常实用,并且被广泛使用,非常可靠。 OpenSG、VRJuggler 和其他项目都已转而使用它,而不是他们自己的手动旋转器/矩阵数学。
我发现它非常棒 - 它通过模板完成所有操作,因此非常灵活且速度非常快。
编辑:
在评论讨论和编辑之后,我想我会抛出一些关于特定实现的好处和缺点的更多信息,以及为什么你可能会根据你的情况选择一个而不是另一个。
GMTL -
优点:简单的 API,专为图形引擎设计。包括许多其他包中没有的面向渲染的基元类型(例如平面、AABB、具有多重插值的四元数等)。非常低的内存开销,非常快,易于使用。
缺点:API 非常专注于渲染和图形。不包括通用 (NxM) 矩阵、矩阵分解和求解等,因为这些超出了传统图形/几何应用程序的范围。
Eigen -
好处:Clean API ,相当容易使用。包括 Geometry module用四元数和几何变换。低内存开销。已满,highly performant大型 NxN 矩阵和其他通用数学例程的求解。
缺点:可能比您想要的范围大一点(?)。与 GMTL 相比,更少的几何/渲染特定例程(即:欧拉角定义等)。
IMSL -
优点:非常完整的数值库。非常非常快(据说是最快的求解器)。迄今为止最大、最完整的数学 API。商业支持、成熟且稳定。
缺点:成本 - 不便宜。几何/渲染特定方法很少,因此您需要在其线性代数类之上自行开发。
NT2 -
优点:如果您习惯了 MATLAB,则提供更熟悉的语法。提供对大型矩阵等的完整分解和求解。
缺点:数学,不专注于渲染。可能不如 Eigen 性能好。
LAPACK -
优点:非常稳定、经过验证的算法。已经存在了很长时间。完整的矩阵求解等。许多晦涩的数学选项。
缺点:在某些情况下性能不高。从 Fortran 移植,使用奇怪的 API。
就我个人而言,它归结为一个问题 - 你打算如何使用它。如果你只关注渲染和图形,我喜欢 Generic Graphics Toolkit ,因为它性能良好,并且支持许多开箱即用的有用渲染操作,而无需实现您自己的。如果您需要通用矩阵求解(即:大型矩阵的 SVD 或 LU 分解),我会选择 Eigen ,因为它处理了这个问题,提供了一些几何运算,并且对于大型矩阵解决方案非常有效。您可能需要编写更多自己的图形/几何运算(在它们的矩阵/vector 之上),但这并不可怕。
关于c++ - 什么是最广泛使用的 C++ vector/矩阵数学/线性代数库,以及它们的成本和 yield 权衡?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/1380371/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!