本资源提供了一个VC矩阵运算的程序实例，包括一般的矩阵加减乘除、奇异值分解、QR分解、Hermitt分解等等。

armadillo 最近在用C++实现神经网络模型，优化算法需要用到矩阵操作，一开始我用的是boost的ublas库，但用着用着感觉很不习惯，接口不够友好。于是上网搜索矩阵运算哪家强，大神们都推荐armadillo。一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则，另一方面也想尝尝鲜（听说和Matlab很类似，用着非常爽），就折腾了一下。 armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库，目的是在效率和易用性之间取个折中。它的API风格类似Matlab，因此会用matlab的话，用起它来将十分得心应手。这个库其实是对底层的矩阵运算库（例如BLAS，LAPACK）的封装，也就是说，这个库本身的计算能力其实不强，但是这个库可以配合开源的底层库来使用，例如最基本的BLAS+LAPACK或者改进后的OpenBLAS,ACML还有强大的MKL。

Winform实现矩阵运算，根据输入的行列数随机生成矩阵，实现加减乘运算，也可更换皮肤

Eigen除了C ++标准库外没有任何依赖项。 我们使用CMake构建系统，但仅用于构建文档和单元测试以及自动安装。如果只想使用Eigen，则可以立即使用头文件。没有要链接的二进制库，也没有配置的头文件。Eigen是标头中定义的纯模板库。

所有矩阵运算的c程序源代码，忘了是哪一本书带的，可以用于所有和矩阵运算相关的程序

今天小编就为大家分享一篇Python中矩阵创建和矩阵运算方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

C++控制台程序，利用指针进行矩阵的加、减、乘运算 头文件代码如下: #ifndef MATRIX_H #define MATRIX_H #include using namespace std; class Matrix { public: Matrix(int zRow = 0, int zLine = 0, double **zPM = NULL);//构造函数 Matrix(Matrix &zMatrix);//拷贝构造函数 friend ostream& operator << (ostream& output, const Matrix& zMatrix);//重载 <> (istream& input, Matrix& zMatrix);//重载 >> Matrix operator + (const Matrix& zMatrix)const;//重载 + Matrix operator - (const Matrix& zMatrix)const;//重载 - Matrix operator * (const Matrix& zMatrix)const;//重载 * Matrix& operator =(const Matrix& zMatrix);//重载 = double& operator () (int zRow, int zLine);//提取、设置矩阵的元素的值 int GetRow();//获取行数 int GetLine();//获取列数 ~Matrix();//析构函数 private: int row, line;//矩阵的行和列 double **pMatrix;//动态分配矩阵 }; #endif

官方网站上的文档，给访问不了的小伙伴，只收一点积分，搜集不易。

稀疏矩阵的完全链表表示及其运算 建立一个用户友好、菜单式系统进行下列操作，并使用合当的测试数据测试改系统 （a）读取一个稀疏矩阵建立其完全链表表示 （b）输出一个稀疏矩阵的内容 （c）删除一个稀疏矩阵 （d）两个稀疏矩阵相加 （e）两个稀疏矩阵相减 （f）两个稀疏矩阵相乘 （g）稀疏矩阵的转置

matlab矩阵运算的代码相对MMD 用于计算MMD和相对MMD测试的代码。 请参阅 在Example_Vae.py下提供了一个示例，该示例训练两个变型自动编码器，然后使用MMD将它们的样本与保留集进行比较。 相对MMD计算必须准确以确保其有效性。 因此，矩阵运算可能会很昂贵。 请确保您已正确配置numpy安装（链接到优化的blas库（如openblas））。 有关相对MMD测试的matlab版本，请参见 如有疑问或错误报告，请随时与我们联系