C++ 使用 MKL 库实现稀疏对角矩阵乘普通矩阵

以下是使用 MKL 库实现稀疏格式的对角矩阵乘普通矩阵的 C++ 程序：

#include <iostream>
#include "mkl.h"

int main()
{
    // 创建对角矩阵
    const int n = 5; // 矩阵维数
    const int ndiag = 1; // 非零对角线个数
    double diag[n] = { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0 }; // 对角线元素
    MKL_INT rows[n] = { 0, 1, 2, 3, 4 }; // 每行的起始位置
    MKL_INT cols[1] = { 0 }; // 对角线对应的列
    sparse_matrix_t A;
    mkl_sparse_d_create_diag(&A, SPARSE_INDEX_BASE_ZERO, n, ndiag, diag, rows, cols);

    // 创建普通矩阵
    double B[n * n] = { 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0,
                        6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0,
                        11.0, 12.0, 13.0, 14.0, 15.0,
                        16.0, 17.0, 18.0, 19.0, 20.0,
                        21.0, 22.0, 23.0, 24.0, 25.0 };
    double C[n * n]; // 结果矩阵

    // 稀疏矩阵乘普通矩阵
    char transa = 'N';
    mkl_sparse_d_mm(SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, 1.0, A, SPARSE_LAYOUT_ROW_MAJOR, B, n, n, 0.0, C, n);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < n; i++)
    {
        for (int j = 0; j < n; j++)
            std::cout << C[i * n + j] << ' '; // 使用单引号
        std::cout << std::endl;
    }

    // 释放内存
    mkl_sparse_destroy(A);

    return 0;
}

在此程序中，我们首先创建了一个对角矩阵和一个普通矩阵，然后使用 MKL 库中的稀疏矩阵乘普通矩阵函数 mkl_sparse_d_mm 计算它们的乘积，最终输出结果。请注意，我们使用了 MKL 库中的稀疏矩阵格式 sparse_matrix_t 来创建对角矩阵，这可以使程序更加高效地利用稀疏矩阵的特性。