LAPACK

LAPACK es un código abierto y el software de línea de comandos portátil que ofrece la biblioteca álgebra lineal escrita en Fortran77 y diseñado para proporcionar diversas rutinas para la resolución de mínimos cuadrados de soluciones de sistemas de ecuaciones lineales, sistemas de ecuaciones lineales simultáneas, problemas de singular valor, y problemas de valores propios.
Estas rutinas están escritos de tal manera que permiten el cálculo para realizar llamadas a BLAS (Basic Linear Algebra Subprogramas).
El objetivo principal de la biblioteca LAPACK es hacer que el LINPACK y bibliotecas EISPACK ejecutan eficientemente en procesadores vectoriales paralelos y de memoria compartida. Una interfaz Fortran95 para la biblioteca LAPACK también existe, así como C ++ versión para un subconjunto de rutinas LAPACK, y una versión f2c'ed.

¿Qué hay de nuevo en esta versión :.

• Esta versión añade xGEQRT, servicio de factorización QR que permite un mejor rendimiento cuando los reflectores bloqueados necesitan ser reutilizado
• Añade xGEQRT3, servicio recursivo factorización QR que tiene un alto rendimiento en las matrices de altura y flacos.
• Añade xTPQRT, una colección de QR núcleos secuenciales Comunicación-Evitar.
• Sustituye el sistema de construcción con CMAKE para una mejor portabilidad.
• Añade documentación Doxygen.
• Se integra API del lenguaje C de LAPACKE en LAPACK.

¿Cuál es nuevo en la versión 3.3.0:

• Las API para C y Fortran se han limpiado para que sea fácil de usar ambos.
• Funciones se han añadido para el cálculo de la completa descomposición CS de una matriz unitaria con particiones.
• xSYTRF y xSYTRI se han acelerado.
• SLAMCH y DLAMCH han hecho seguro para subprocesos.

¿Cuál es nuevo en la versión 3.2.0:

• refinamiento iterativo Extra-precisa. XBLAS.
• diagonales no negativos de Householder QR.
• De alto rendimiento QR y Householder Reflexiones sobre matrices de bajo perfil.
• Una nueva Jacobi SVD.
rápido y preciso
• Las rutinas de formato rectangular de pic completo.
• Pivotado Cholesky.
• precisión Mixta rutinas de refinamiento iterativo.
• Algunas nuevas variantes para la factorización de un solo lado.
• A más robusto algoritmo DQDS.
• Mejoras en el algoritmo de varios turnos Hessenberg QR.