Leading Dimension是什么

本文解释了在LAPACK中LeadingDimension的概念,它是矩阵存储时的主要维度,特别关注行主序和列主序的区别。以ZLASET函数为例,说明了在列主序的LAPACK数组中,LDA对应于矩阵的行数。

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在LAPACK中频繁出现Leading Dimension(中文翻译为“主维度”),那么它是什么呢?

首先了解行主序(Row-Major)和列主序(Column-Major)的概念:

Given a matrix A of shape (M,N), if it is stored in row-major order, its leading dimension is N, and if it is stored in column-major order, its leading dimension is M.

矩阵在内存中存储时是连续地按(某种)顺序存储的,比如下图,A矩阵是列主序,那么A(0,0)和A(0,1)之间其实是不连续的,相隔了ldA个元素。

LAPACK和Fortran的数组默认是列主序的,我们来看一个LAPACK例子,ZLASET是一个生成三对角矩阵的函数:

可以看到,里面的LDA就是A的行数。

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