Solveur de système linéaire rapide pour D?

Question

Où puis-je obtenir un solveur de système linéaire rapide écrit en D? Il devrait être en mesure de prendre une matrice carrée A et un vecteur b et résoudre l'équation Ax = b pour b et, idéalement, effectuer également une inversion explicite sur A. J'en ai un que j'ai écrit moi-même, mais c'est plutôt lent, probablement parce qu'il est complètement naïf dans le cache. Cependant, pour mon cas d'utilisation, je besoin de quelque chose avec les éléments suivants absolus, non négociables exigences, à savoir si elle ne répond pas à ces questions, alors je ne me soucie pas autrement comment bon il en est autrement:

1. Doit être une licence de domaine public, une licence Boost ou une licence permissive similaire. Idéalement, il ne devrait pas nécessiter d'attribution dans les binaires (c'est-à-dire pas BSD), bien que ce point soit quelque peu négociable.

2. Doit être écrit en langage D pur ou facilement traduisible en D pur. Le code Fortran inscriptible (c'est-à-dire LAPACK) n'est pas une bonne réponse, quelle que soit sa rapidité. Doit être optimisé pour les grands systèmes (c'est-à-dire n> 1000). Je ne veux pas quelque chose qui soit conçu pour les programmeurs de jeux pour résoudre les matrices 4x4 vraiment, vraiment vite. Ne doit pas être inextricablement liée à une énorme bibliothèque de choses dont je n'ai pas besoin.

Edit: La raison de ces exigences apparemment fou est que je besoin de ce code pour une bibliothèque open source sous licence permissive que je ne veux pas avoir de dépendances tiers.

Answer 1

Si vous n'aimez pas le code Fortran, une bibliothèque matricielle C++ dense raisonnablement rapide avec un support multi-cœur modeste, un code bien écrit et une bonne interface utilisateur est Eigen. Il devrait être facile de traduire son code en D (ou d'en extraire des algorithmes).

Et maintenant mon "penser à vos exigences": il y a une raison pour laquelle "tout le monde" (Mathematica, Matlab, Maple, SciPy, GSL, R, ...) utilise ATLAS/LAPACK, UMFPACK, PARDISO, CHOLMOD etc. Il est difficile d'écrire des solveurs matriciels rapides, multi-threads, efficaces en mémoire, portables et numériquement stables (faites-moi confiance, j'ai essayé). Une grande partie de ce travail a été consacrée à ATLAS et le reste. Donc, mon approche serait d'écrire des liaisons pour la bibliothèque concernée en fonction de votre type de matrice, et de lier de D aux interfaces C. Peut-être que les liaisons dans multiarray sont assez (je n'ai pas essayé). Sinon, je suggère de regarder une autre bibliothèque C++, à savoir uBlas et les bindings respectifs pour des idées.