Java 矩阵库

Question

已结束。此问题不符合 Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。

---

我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。

关闭去年。

Improve this question

我想知道是否有任何著名的 Java 矩阵库，例如 Colt 或 EJML，实际上提供了与 MatLab 类似的功能？例如，我似乎在他们的 API 简单方法的定义中找不到任何地方可以将两个矩阵/vector 相加或相减，这似乎是最常用的操作。我错过了什么吗？

Answer 1

一些用于线性代数的 Java 库是:

• Apache Commons 数学:http://commons.apache.org/proper/commons-math/
• jeigen - eigen 的包装器 - https://github.com/hughperkins/jeigen (包括复杂且罕见的特征，如矩阵指数和矩阵对数)
• jblas http://mikiobraun.github.io/jblas/ (还具有矩阵指数等更复杂的函数，速度也很快)。
• 柯尔特 http://acs.lbl.gov/software/colt/
• 美国医学会 http://math.nist.gov/javanumerics/jama/
• UJMP - http://sourceforge.net/projects/ujmp/

编辑也许我们可以在遇到任何人时扩展此列表并且您知道 - 世界在不断发展:

• ojAlgo - http://ojalgo.org/有前景的基准
• 高效的 Java 矩阵库 (EJML) - http://ejml.org
• ParallelColt - https://sites.google.com/site/piotrwendykier/software/parallelcolt
• la4j - http://la4j.org/
• MTJ - https://github.com/fommil/matrix-toolkits-java
• nd4j - https://nd4j.org/让您可以选择底层的原生实现，例如 cuda 或 openBlas

注意: 就我个人而言:我在自己的项目中使用 Apache Commons Math 和 Colt (http://www.finmath.net)。虽然公共(public)数学得到了积极发展，但我发现 Colt 在某些任务(如特征值分解)中仍然更快。出于这个原因，我使用了某种包装器，它允许我快速切换底层库(我只需要一些东西，比如求解方程组和特征值分解)。