似乎许多项目慢慢地发现需要做矩阵数学，并陷入了首先构建一些向量类，然后慢慢添加功能的陷阱，直到他们被发现构建了一个半成品的自定义线性代数库，并依赖于它。
我想避免这种情况，同时不依赖于一些切线相关的库(例如OpenCV, OpenSceneGraph)。
有哪些常用的矩阵数学/线性代数库，为什么决定使用一个而不是另一个?有没有因为某些原因而被建议不要使用的?我特别在几何/时间上下文中使用这个*(2,3,4 Dim)*，但将来可能会使用更高维度的数据。
我正在寻找关于以下任何方面的差异:API、速度、内存使用、广度/完整性、狭窄性/特异性、可扩展性和/或成熟度/稳定性。
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我最终使用了我非常满意的Eigen3。
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我发现这个库非常简单和实用(http://kirillsprograms.com/top_Vectors.php)。这些是通过c++模板实现的基本向量。没有花哨的东西-只是你需要做的向量(加，减，乘，点，等等)。
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我是这个主题的新手，所以我不能说太多，但BLAS在科学计算中几乎是标准的。BLAS实际上是一个API标准，它有许多实现。老实说，我不确定哪种实现最受欢迎，或者为什么最受欢迎。
如果你还想做常见的线性代数运算(求解系统、最小二乘回归、分解等)，请参考LAPACK。
我把很多代码(3D几何、线性代数和微分方程)从不同的库移植到Eigen中——几乎在所有情况下都提高了性能和代码的可读性。
一个没有提到的优点是:SSE与Eigen一起使用非常容易，这极大地提高了2D-3D操作的性能(其中所有内容都可以填充到128位)。
那GLM呢?
它基于OpenGL Shading Language (GLSL)规范，并在MIT许可下发布。 显然是针对图像程序员
我发现这个库非常简单和实用(http://kirillsprograms.com/top_Vectors.php)。这些是通过c++模板实现的基本向量。没有花哨的东西-只是你需要做的向量(加，减，乘，点，等等)。
不管怎样，艾根和犰狳我都试过了。下面是一个简短的评价。
特征 优点: 1. 完全独立-不依赖于外部BLAS或LAPACK。 2. 良好的文档。 3.据说很快，不过我还没测试过。
劣势: QR算法只返回一个矩阵，R矩阵嵌入在上面的三角形中。不知道矩阵的其余部分从何而来，也不知道Q矩阵可以被访问。
犰狳 优点: 1. 广泛的分解和其他功能(包括QR)。 2. 相当快(使用表达式模板)，但同样，我没有真正将它推到高维。
缺点: 1. 依赖于外部BLAS和/或LAPACK进行矩阵分解。 2. 恕我直言，缺少文档(包括wrt LAPACK的细节，除了更改#define语句)。
如果有一个开放源码库，它是自包含的，并且易于使用，那就太好了。我已经遇到同样的问题10年了，这很令人沮丧。有一次，我使用GSL来编写C语言，并围绕它编写c++包装器，但是使用现代c++——特别是使用表达式模板的优点——我们不应该在21世纪搞乱C语言。只有我的两便士。
