IT++ - hwiki

IT++とは

信号処理プログラムの開発に最適な数値計算ライブラリ.
ARモデルとかARMAモデルなどが実装されてるので時系列解析もOK. その他, 行列の分解(固有値, LU, SVD, QR)やDCT,FFTさらにICAも実装されている.
MATLAB意識してかかれてるぽい. 行列とかベクトルの要素の設定がMATLABぽい.

インストール

Windows+VC2008

it++4.0.7の実例

1. http://sourceforge.net/projects/itpp/からit++4.0.7をダウンロードして解凍
   C:\直下に置くといいかも
2. 以下をダウンロード
   http://herve.boeglen.free.fr/itpp_windows/chap1/blas_win32.lib
   http://herve.boeglen.free.fr/itpp_windows/chap1/lapack_win32.lib
   http://herve.boeglen.free.fr/itpp_windows/chap1/blas_win32.dll
   http://herve.boeglen.free.fr/itpp_windows/chap1/lapack_win32.dll
3. itpp-4.0.7\win32\itpp_mkl.slnを開く
4. ソリューションのプロパティ->[構成プロパティ]->[C/C++]->[プリプロセッサ]->[プリプロセッサの定義]からHAVE_MKLを消す. Debug, Release両方
5. itpp-4.0.7\itpp\config_msvc.hに以下を追加
   #define HAVE_LAPACK 1
   #define HAVE_BLAS 1
6. ビルド
7. itpp-4.0.7\win32\libに以下をコピー
   blas_win32.lib
   lapack_win32.lib
8. itpp-4.0.7\win32\dllを作成し, 以下をコピー
   blas_win32.dll
   lapack_win32.dl
9. 環境変数Pathにdllを含むディレクトリパスを追加
10. VCのインクルードディレクトリにitpp-4.0.7を追加
    ライブラリディレクトリにitpp-4.0.7\win32\libを追加.

Linux

IT++のビルドにはLAPACK, BLAS, FFTWが必要(ってわけじゃないけど, 機能が制限されるので入れます). それらのインストール後にIT++をビルドする.

LAPACK, BLASのインストール

LAPACKのパッケージの中にBLASも入ってるので個別に落とす必要は無い.

cd [install dir]
wget http://www.netlib.org/lapack/lapack.tgz
tar zxvf lapack.tgz
cd lapack-3.2.1
make blaslib
mv make.inc.example make.inc
make

FFTWのインストール

wget http://www.fftw.org/fftw-3.2.2.tar.gz
tar zxvf fftw-3.2.2.tar.gz
cd fftw-3.2.2
./configure --prefix=[install dir]/fftw-3.2.2
make
make install

IT++のインストール

wget http://downloads.sourceforge.net/itpp/itpp-4.0.7.tar.gz
tar zxvf itpp-4.0.7.tar.gz
cd itpp-4.0.7
./configure  --prefix=[install dir]/itpp-4.0.7 --with-lapack=[install dir]/lapack-3.2.1/lapack_LINUX.a --with-blas=[install dir]/lapack-3.2.1/blas_LINUX.a --with-fft=[install dir]/fftw-3.2.2/lib/libfftw3.a --with-fft-include=[install dir]/fftw-3.2.2/include/
make
make install

Myプログラムのビルド

Windows+VC2008

blas_win32.lib, lapack_win32.lib, itpp.lib(itpp_debug.lib)をリンク
コード生成でマルチスレッド(マルチスレッドデバッグ)を選択

Linux

使い方とか

ベクトル

// 3次元の列ベクトル
vec v1(3); 
vec v2("1 2 3");
vec v3 = "1 2 3";
 
// 零ベクトルに初期化
v1.zeros();
 
// 第2要素の取得
double a = v1(1);
 
// 最小要素のインデクスを取得
int idx = itpp::min_index(v3);
 
// スカラ積
itpp::dot(v2, v3);
 

行列

// 3行4列の行列
mat m1(3, 4); 
 
mat m2 = "1 2 3; 4 5 6";
 
// 配列を用いてインスタンスを作成
double arr[] = {
    1, 2, 3, 
    4, 5, 6, 
    7, 8, 9
};
mat m3(arr, 3, 3); 
 
// 1行2列目の要素取得
double b = m1(0, 1); 
 
// 行数取得
int r = m1.rows();
 
// 列数取得
int c = m1.cols();
 
// 逆行列
itpp::inv(m3);
 
// 単位行列(nxn)
itpp::eye(n);
 
// 零行列で初期化
m3.zeros();
 
// 対称行列の固有値分解
vec d;
mat v;
itpp::eig_sym(m3, d, v);
 
// 最小要素の行番号, 列番号の取得
int row, col;
itpp::min_index(m3, row, col)
 
 

注意

行列, ベクトル宣言

コンストラクタでは各要素は初期化されない. そのため, 状況に応じてmat::zeros()等で初期化すること.

列ベクトルと行ベクトルの積

*オペレータがオーバーロードされているが使用は推奨されてない.
代わりにitpp::outer_product()を使うべき.使い方はこんな感じ.

itpp::vec v1 = "1 2 3";
itpp::vec v2 = "1 2 3";
itpp::mat m;
 
// (・Ａ・)ｲｸﾅｲ
m = v1 * v2.T();
std::cout << m << std::endl;
 
// 大丈夫
m = itpp::outer_product(v1, v2);
std::cout << m << std::endl;

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