Solucionador de sistema lineal rápido para D?

Question

¿Dónde puedo obtener un solucionador de sistema lineal rápido escrito en D? Debe ser capaz de tomar una matriz cuadrada A y un vector b y resolver la ecuación Ax = b para b e, idealmente, también realizar la inversión explícita sobre A. Tengo uno que escribí yo mismo, pero es bastante lento, probablemente porque es completamente ingenuo. Sin embargo, para mi caso de uso, necesito algo con los siguientes absolutos y no negociables requisitos, es decir, si no cumple con estos, entonces no importa lo contrario de lo bueno que es lo contrario:

1. Debe tener licencia de dominio público, licencia de Boost o alguna licencia permisiva similar. Idealmente, no debería requerir atribución en binarios (es decir, no BSD), aunque este punto es algo negociable.

2. Debe estar escrito en D puro o traducirse fácilmente a puro D. El código Fortran inescrutable (es decir, LAPACK) no es una buena respuesta, sin importar qué tan rápido sea.

3. Debe estar optimizado para sistemas grandes (es decir, n> 1000). No quiero que algo diseñado para programadores de juegos resuelva matrices 4x4 realmente, muy rápido.

4. No debe estar inextricablemente vinculado a una enorme biblioteca de cosas que no necesito.

Editar: La razón de estos requisitos aparentemente locos es que necesito el código para una biblioteca de código abierto con licencia permisiva que no quiere tener ninguna dependencia de terceros.

Answer 1

Si no te gusta el código de Fortran, una biblioteca de matriz densa de C++ razonablemente rápida con compatibilidad modesta multi-core, código bien escrito y una buena interfaz de usuario es Eigen. Debería ser sencillo traducir su código a D (o tomar algunos algoritmos de él).

Y ahora mi "pensar en sus requisitos": hay una razón por la cual "todos" (Mathematica, Matlab, Maple, SciPy, GSL, R, ...) utiliza ATLAS/LAPACK, UMFPACK, PARDISO, CHOLMOD, etc. Es difícil escribir soluciones de matriz rápidas, multihilo, de memoria eficiente, portátiles y numéricamente estables (créeme, lo he intentado). Mucho de este arduo trabajo se ha dedicado a ATLAS y al resto.

Así que mi enfoque sería escribir enlaces para la biblioteca relevante según el tipo de matriz y vincular desde D a las interfaces C. Tal vez los enlaces en multiarray son suficientes (no lo he intentado). De lo contrario, sugeriría buscar en otra biblioteca de C++, a saber, uBlas y las respectivas bindings para obtener ideas.