c – 具有dgemm / dgemv的矩阵矢量积

2023年7月9日 401次阅读

使用Lapack with C让我头疼不已.

我发现为fortran定义的函数有点古怪,所以我尝试在C上创建一些函数,以便我更容易阅读正在发生的事情.

无论如何,我没有按照自己的意愿使用矩阵矢量产品.
这是该程序的一小部分示例.

smallmatlib.cpp：

#include <cstdio>
#include <stdlib.h>


extern "C"{
    // product C= alphaA.B + betaC                                               
   void dgemm_(char* TRANSA, char* TRANSB, const int* M,
               const int* N, const int* K, double* alpha, double* A,
               const int* LDA, double* B, const int* LDB, double* beta,
               double* C, const int* LDC);
    // product Y= alphaA.X + betaY                                               
   void dgemv_(char* TRANS, const int* M, const int* N,
               double* alpha, double* A, const int* LDA, double* X,
               const int* INCX, double* beta, double* C, const int* INCY);
   } 

void initvec(double* v, int N){
    for(int i= 0; i<N; ++i){
        v[i]= 0.0;
        }
   }

void matvecprod(double* A, double* v, double* u, int N){ 
    double alpha= 1.0, beta= 0.0;
    char no= 'N', tr= 'T';
    int m= N, n= N, lda= N, incx= N, incy= N;
    double* tmp= new double[N];
    initvec(tmp, N);
    dgemv_(&no,&m,&n,&alpha,A,&lda,v,&incx,&beta,tmp,&incy);
    for(int i= 0; i<N; ++i){
        u[i]= tmp[i];
        }
    delete [] tmp;
    }

void vecmatprod(double* v, double* A, double* u, int N){
    double alpha= 1.0, beta= 0.0;
    char no= 'N', tr= 'T';
    int m= N, n= 1, k= N, lda= N, ldb= N, ldc= N;
    double* tmp= new double[N];
    initvec(tmp, N);
    dgemm_(&no,&no,&m,&n,&k,&alpha,A,&lda,v,&ldb,&beta,tmp,&ldc);
    for(int i= 0; i<N; ++i){ 
        u[i]= tmp[i];
        }
    delete [] tmp;
    }

smallmatlib.h：

#ifndef SMALLMATLIB_H
#define SMALLMATLIB_H

void initvec(double* v, int N);

void matvecprod(double* A, double* v, double* u, int N);

void vecmatprod(double* v, double* A, double* u, int N);

#endif

smallmatlab.cpp：

#include "smallmatlib.h"
#include <cstdio>
#include <stdlib.h>
#define SIZE 2

int main(){
  double A[SIZE*SIZE]=
    { 1,2,
      3,4 };
  double v[SIZE]= {2,5.2};
  double u[SIZE]= {0,0};
  matvecprod(A,v,u,SIZE);
  printf("%f %f\n",u[0],u[1]);
  vecmatprod(v,A,u,SIZE);
  printf("%f %f\n",u[0],u[1]);
  return 0;
  }

编译：
    g -c smallmatlib.cpp
    g smallmatlab.cpp smallmatlib.o -L /usr/local/lib -lclapack -lcblas

现在函数matvecprod就是问题所在.
使用示例矩阵A和示例向量v,它应该产生类似的输出

12.4..    26.8..

但它打印出来

2.00..    0.00..

我试图用dgemm和dgemv产生正确的结果,但是无法做到.我有一种预感,我的变量incx和incy没有正确的值,但很难找到我理解的解释.

一个较小的问题是,目前我不能像他们一样使用它们
    vecmatprod(V,A,V,SIZE)
– 也就是说,我总是要定义矢量u,它将分别保存结果,并调用vecmatprod(v,A,u,SIZE).
任何帮助,将不胜感激.

作为旁注,我也是C的初学者,所以我感谢您对我的代码提出的任何批评/建议.

最佳答案 你是对的,问题在于incx值 – 它应该是1,看看
reference.

INCX is INTEGER
  On entry, INCX specifies the increment for the elements of
  X. INCX must not be zero.

因此,当矢量x的值不是逐个放置时(复数值的矢量,例如,当您只想使用实部)时,应使用此值.

另外,你不能使用vecmatprod(v,A,v,SIZE)和v作为x和y.这是因为矩阵向量乘法的工作原理(例如参见wikipedia).您需要整个时间的原始x值才能产生正确的结果.小例子：

y = A * x

哪里

y = [ y1 y2 ]
A = [ [a11 a12] [a21 a22] ]
x = [ x1 x2 ]

我们像这样计算y

y1 = a11 * x1 + a12 * x2
y2 = a21 * x1 + a22 * x2

你可以看到,当我们计算y2时我们需要x1和x2,但如果你使用x = A * x(没有临时向量),你将用y1替换x1,从而产生错误的答案.

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