r - 在 RcppArmadillo 中使用 SuperLU 稀疏求解器

Question

我正在尝试通过 RcppArmadillo 使用来自 Armadillo ( http://arma.sourceforge.net/docs.html#spsolve )的 SparseLU 求解器:

#define ARMA_USE_SUPERLU
// [Rcpp::depends(RcppArmadillo)]
#include <RcppArmadillo.h>

// [[Rcpp::export]]
arma::vec sp_solver(arma::sp_mat K, arma::vec x) {
  arma::superlu_opts opts;
  opts.symmetric = true;
  arma::vec res;
  arma::spsolve(res, K, x, "superlu", opts);
  return res;
}

/*** R
library(Matrix)
K <- sparseMatrix(i = c(1, 2, 1), j = c(1, 2, 2), x = c(1, 1, 0.5), symmetric = TRUE)
x <- runif(2)
sp_solver(K, x)
*/

我收到错误 undefined reference to 'superlu_free' .
我想我缺少一些库链接。
知道如何解决这个问题吗？

我在 Windows 10 上。

Answer 1

RcppArmadillo 非常方便，我自己一直在使用它。因为所有 Rcpp* 代码都将从 R 调用，所以我们可以假设存在一些功能。

这包括 LAPACK 和 BLAS，并解释了为什么即使 Armadillo 文档明确指出您需要 LAPACK 和 BLAS，我们也可以“不链接”地使用 RcppArmadillo。为什么？好吧，因为 R 已经有了 LAPACK 和 BLAS。

(顺便说一句，当且仅当 R 是用它自己的 LAPACK 子集构建的，因为某些复杂的值例程不可用时，这会导致相当多的早期问题。Baptiste 受到了很大的打击，因为他的包需要(编辑)这些。多年来，Brian Ripley 在将那些缺失的例程添加到 R 的 LAPACK 中最有帮助。当 R 使用外部 LAPACK 和 BLAS 构建时，从来没有出现过问题，这在我维护的 Debian/Ubuntu 包中很常见。)

在这里你想要 SuperLU。这是可选的，您的工作是确保将其链接起来。简而言之，它不仅仅是神奇地工作。并且很难自动化，因为它涉及链接，这使我们无法轻松控制平台相关性和安装要求。

但是这个问题并不新鲜，实际上还有an entire Rcpp Gallery post关于这个话题。

编辑:使用适合我系统的那篇文章的单行代码，您的代码也可以正常工作(一旦我更正了 Rcpp::depends 以获得它需要的双括号:

R> Sys.setenv("PKG_LIBS"="-lsuperlu")
R> sourceCpp("answer.cpp")

R> library(Matrix)

R> K <- sparseMatrix(i = c(1, 2, 1), j = c(1, 2, 2), x = c(1, 1, 0.5), symmetric = TRUE)

R> x <- runif(2)

R> sp_solver(K, x)
         [,1]
[1,] 0.264929
[2,] 0.546050
R> 

更正代码

#define ARMA_USE_SUPERLU
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
#include <RcppArmadillo.h>

// [[Rcpp::export]]
arma::vec sp_solver(arma::sp_mat K, arma::vec x) {
  arma::superlu_opts opts;
  opts.symmetric = true;
  arma::vec res;
  arma::spsolve(res, K, x, "superlu", opts);
  return res;
}

/*** R
library(Matrix)
K <- sparseMatrix(i = c(1, 2, 1), j = c(1, 2, 2), x = c(1, 1, 0.5), symmetric = TRUE)
x <- runif(2)
sp_solver(K, x)
*/