[박혜웅] JAVA libraries for Linear Algebra (선형대수학), Sparse Matrix (희소행렬)

목록: http://math.nist.gov/javanumerics/#libraries

Matrix Toolkits for JAVA(MTJ) - 강력 추천

http://code.google.com/p/matrix-toolkits-java/

<장점>

사용하기 편하고 dense 또는 sparse matrix, vector 연산에 모두 유용하다.

Sparse matrix에 대하여, "행렬*벡터 곱"는 빠르다.

<단점>

클래스와 메소드가 너무 많고 예제도 없어서 찾기가 힘든 문제점도 있다.

Sparse matrix에 대하여, "행렬*행렬 곱"은 속도가 매우 느리다.

소스를 직접 보면 알겠지만, "행렬*행렬 곱"의 소스는 Dense Matrix 기준으로 연산하기 때문이다. 

따라서 FlexCompRowMatrix 와 SparseVector 를 이용하여 직접 구현해 줘야 한다.

<기타>

nonezero가 십만 이하의 작은 데이타의 경우 GPU 연산(CUDA)과 속도가 비슷하지만,

큰 데이타의 경우는 GPU연산이 훨씬 빠르다. 

아무래도 부동소수점 연산 때문에 CPU보다 GPU가 나은 것 같고, JAVA보다 C계열이 빠른 듯 하다..

Universal Java Matrix Package (UJMP) - 추천

http://www.ujmp.org/

행렬을 시각화 하여 확인할 때 유용하다.

행렬 연산은 해보지 않아서 성능을 알 수 없음.

jnt_linear_algebra - 비추천

http://math.nist.gov/jnt/api/Package-jnt.linear_algebra.html

사용법은 간단한 듯 보이는데, 

라이브러리(jar)를 다운 받는 곳을 못 찾겠다. 어떻게 실행하란 말이지??

Colt - 비추천

http://acs.lbl.gov/software/colt/

dense matrix는 잘 되는데, sparse matrix 연산을 할 수가 없다. 

matrix의 rows*cols가 int 형 최대값이 넘어가면, Exception 이 발생된다. 학습용(?)으로 만든 라이브러리이다.

Java Matrix Package (JAMA) - 비추천

http://math.nist.gov/javanumerics/jama/

dense matrix는 잘 되는데, sparse matrix 연산을 할 수가 없다. 

Colt와 비슷하며, 아예 heap memory 오류를 표시한다. 학습용(?)으로 만든 라이브러리이다.