Обновление Matrix Library

Question

Я делаю проект нейронной сети (большая часть вычислений линейной алгебры, как вы знаете), поэтому я уже использовал Jblas, которая является отличной библиотекой, но после того, как я установил Ubuntu последней версии 11.04, у меня возникли некоторые проблемы с его использованием, (ошибка не может скопировать временную ошибку), которую я бы решил, если бы поработал.

Но ошибка сама по себе была предупреждением. Должен ли я действительно использовать собственную библиотеку? Зная, что я уже избежал C ++ из-за такого рода ошибок (Java как переносимая и реализация проще и т.д.)

Итак, я вернулся к Apache Commons, который довольно хорош (функционально: много пакетов, хороший дизайн), но производительность - худшая !!

, что ставит меня перед дилеммой: производительность в Apache и производительность процессоров в настоящее время. Следует ли игнорировать медленную производительность таких библиотек, как Apache, и рассчитывать на улучшение технологий и многопоточность в новых процессорах?

Как вы думаете, что мне следует делать, я на полпути к использованию JBLAS,

1. Должен ли я использовать Apache?
2. Продолжайте использовать JBLA (исправьте ошибку) и продолжайте
3. Использовать другую новую многообещающую библиотеку линейной алгебры JAVA 2011 года по вашему выбору?

---

РЕДАКТИРОВАТЬ: Ошибка была: "org.jblas ОШИБКА Не удалось загрузить скопированный файл ссылки: java.lang.UnsatisfiedLinkError: /tmp/jblas2930149998010945438libjblas_arch_flavor.so: libgfortran.so.3: не удается открыть файл общего объекта: такого файла или каталога нет."

После того, как я проконсультировался с авторами JBLAS на их странице в Facebook , они сказали мне, что для установки libgfortran3 мне понадобится, и проблема была решена "На случай, если кто-то получит такую ​​же проблему"

Answer 1

Я успешно использовал JAMA раньше.Он был создан Mathworks (создателями Matlab) и NIST.Это хорошие пакеты с основными методами линейной алгебры, но они могут не соответствовать вашим требованиям к скорости.

Answer 2

Я не думаю, что такой интерпретируемый язык, как Java, даст вам сырую производительность нативного кода.Вот почему FORTRAN / C / C ++ все еще живы в научных вычислениях.Насколько я знаю, такие пакеты, как LAPACK, до сих пор являются золотым стандартом.

Я не уверен, что Colt сделает меня лжецом.У меня нет личного опыта с этим, но если бы я все еще работал в этой области, я бы, конечно, посмотрел на это.

Если это действительно ваша самая большая проблема, я бы продолжил с JBLAS.Вы можете исправить эту ошибку.Продолжай.