C++ 使用 MKL 函数 mkl_sparse_d_mm 实现稀疏对角矩阵乘普通矩阵

#include #include "mkl.h"

int main() { // 创建一个对角矩阵，使用 CSR 格式 double* values = new double[3] {1.0, 2.0, 3.0}; MKL_INT* row_index = new MKL_INT[4] {0, 1, 2, 3}; MKL_INT* col_index = new MKL_INT[3] {0, 1, 2}; MKL_INT num_rows = 3; MKL_INT num_cols = 3; sparse_matrix_t sparse_mat; mkl_sparse_d_create_csr(&sparse_mat, SPARSE_INDEX_BASE_ZERO, num_rows, num_cols, row_index, row_index + 1, col_index, values);

// 创建一个稠密矩阵
double* dense_mat = new double[9] {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0};
MKL_INT lda = 3;

// 创建一个用于存储结果的缓冲区
double* result = new double[9];

// 使用 mkl_sparse_d_mm 函数将稀疏对角矩阵与稠密矩阵相乘
mkl_sparse_d_mm(SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE, 1.0, sparse_mat, descr, SPARSE_LAYOUT_ROW_MAJOR, dense_mat, lda, 0.0, result, lda);

// 打印结果
std::cout << "Result: ";
for (int i = 0; i < 9; i++) {
    std::cout << result[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;

// 释放内存
mkl_sparse_destroy(sparse_mat);
delete[] values;
delete[] row_index;
delete[] col_index;
delete[] dense_mat;
delete[] result;

return 0;

}

在程序中，首先创建了一个对角矩阵，然后创建了一个普通矩阵，最后调用 mkl_sparse_d_mm 函数将两个矩阵相乘得到结果。需要注意的是，函数 mkl_sparse_d_mm 的第一个参数表示是否对第一个矩阵进行转置，这里选择了不进行转置。函数 mkl_sparse_d_mm 的第二个参数为乘法的系数，这里选择了 1.0 表示不对矩阵乘积进行缩放。函数 mkl_sparse_d_mm 的第五个参数表示第二个矩阵的存储方式，这里选择了行优先存储。