我找到了计算boost :: ublas矩阵的行列式的函数:
template<typename ValType>
ValType det_fast(const ublas::matrix<ValType>& matrix)
{
// create a working copy of the input
ublas::matrix<ValType> mLu(matrix);
ublas::permutation_matrix<std::size_t> pivots(matrix.size1());
auto isSingular = ublas::lu_factorize(mLu, pivots);
if (isSingular)
return static_cast<ValType>(0);
ValType det = static_cast<ValType>(1);
for (std::size_t i = 0; i < pivots.size(); ++i)
{
if (pivots(i) != i)
det *= static_cast<ValType>(-1);
det *= mLu(i, i);
}
return det;
}
这个函数工作正常,但只有非整数类型(它适用于float和double).当我尝试传递相同的矩阵但类型为int时,我收到了编译错误:
Check failed in file c:\boost\boost_1_58_0\boost\numeric\ublas\lu.hpp at line 167:
singular != 0 || detail::expression_type_check (prod (triangular_adaptor (m), triangular_adaptor (m)), cm)
unknown location(0): fatal error in “BaseTest”: std::logic_error: internal logic
这是提升的错误还是我的功能错了?
我可以做些什么改变来避免这个错误?
最佳答案 当然这不是一个错误,因为这样的检查完全是uBLAS.我想这是因为它的大多数操作对于非浮点类型都没有意义.
您可以使用禁用类型检查
#define BOOST_UBLAS_TYPE_CHECK 0
之前包括.但三思而后行!看看例子
#include <iostream>
#define BOOST_UBLAS_TYPE_CHECK 0
#include <boost/numeric/ublas/matrix.hpp>
#include <boost/numeric/ublas/lu.hpp>
namespace ublas = boost::numeric::ublas;
template<typename ValType>
ValType det_fast(const ublas::matrix<ValType>& matrix)
{
// create a working copy of the input
ublas::matrix<ValType> mLu(matrix);
ublas::permutation_matrix<std::size_t> pivots(matrix.size1());
auto isSingular = ublas::lu_factorize(mLu, pivots);
if (isSingular)
return static_cast<ValType>(0);
ValType det = static_cast<ValType>(1);
for (std::size_t i = 0; i < pivots.size(); ++i)
{
if (pivots(i) != i)
det *= static_cast<ValType>(-1);
det *= mLu(i, i);
}
return det;
}
int main()
{
ublas::matrix<int> m (3, 3);
for (unsigned i = 0; i < m.size1 (); ++ i)
for (unsigned j = 0; j < m.size2 (); ++ j)
m (i, j) = 3 * i + j;
std::cout << det_fast(m) << std::endl;
}
很明显,矩阵m是单数,如果你将类型从int更改为double函数,则返回零.但是使用int它会返回-48.
编辑#1
此外,您可以创建ublas :: matrix< int>没有任何错误,并将其分配给ublas :: matrix< float>.因此,正确计算行列式的一种方法是重载det_fast并删除define语句.
int det_fast(const ublas::matrix<int>& matrix)
{
return (int)det_fast(ublas::matrix<float>(matrix));
}
编辑#2
看一下表,其中平均时间是5个程序运行的完全决定因素计算的时间(对于复制操作的int).
size | average time, ms
------------------------
| int float
------------------------
100 | 9.0 9.0
200 | 46.6 46.8
300 | 156.4 159.4
400 | 337.4 331.4
500 | 590.8 609.2
600 | 928.2 1009.4
700 | 1493.8 1525.2
800 | 2162.8 2231.0
900 | 3184.2 3025.2
你可能会认为对于int它更快,但事实并非如此.平均来说,对于更多的运行,我确信你会得到轻微的浮动加速度(我猜大约0-15毫秒,这是时间测量误差).另外,如果我们测量复制时间,我们将看到,对于小于3000 x 3000的矩阵大小,它接近于零(它也是大约0-15 ms,这是时间测量误差).对于较大的矩阵,复制时间增加(例如,对于5000 x 5000矩阵,它是125 ms).但有一个重要的注意事项!复制时间小于int型矩阵的所有行列式计算的1.0%,并随着大小的增长而大大减少!
所有这些措施都是针对使用Visual Studio 2013在发布配置中使用boost版本1.58编译的程序而制定的.时间用时钟功能测量. CPU是Intel Xeon E5645 2.4GHz.
此外,性能主要取决于您的方法的使用方式.如果您要为小矩阵多次调用此函数,则复制时间可能会变得很大.