调用MKL函数库

本文摘要（由AI生成）：

MKL是Intel公司推出的数学函数库，支持C和Fortran接口，集成了BLAS、LAPACK和ScalLAPACK等库。LAPACK特别适用于科学与工程计算中的数值线性代数问题。使用MKL时，需正确设置include和lib，确保编译器能识别函数接口和链接库文件。include指定函数接口，对于Fortran库，常包含*.mod文件或*.f90源代码文件；lib则包含函数的具体实现，用于最终可执行文件的链接。

以矩阵LU分解为例，使用sgetrf函数，其命名规则反映了数据类型（s代表单精度）、矩阵类型（ge代表一般矩阵）和操作类型（f代表分解）。函数的参数包括矩阵的行列数、矩阵本身、矩阵维度以及输出参数如LU分解后的矩阵和行交换信息。在源代码中需添加use lapack95语句，并在项目属性中配置相应的库文件。

MKL函数库中的关键字用于标识数据类型（如s表示单精度实数，d表示双精度实数）、矩阵类型（如ge表示一般矩阵，sy表示对称矩阵）和操作类型（如mv表示矩阵向量乘积）。这些关键字帮助用户选择和调用适当的函数进行数值计算。

MKL是Intel公司出品的数学函数库，有C和Fortran接口。它集成BLAS， LAPACK 和 ScalLAPACK 等函数库。其中，Lapack 包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题。

正确使用函数库，就是让编译器正确的识别 include 和 lib。具体要 use 哪个module？链接哪个 lib 文件？
●include告诉编译器，我们使用到的这些函数是什么，需要多少个参数，每个参数是什么类型，返回什么值。它的作用就像 Interface 接口一样。它没有函数内部如何实现的说明，只有接口！对于 Fortran 函数库，通常 include 里包含的都是 *.mod 文件，有些也包含 *.f90 文件（源代码方式声明接口）。

●lib 链接器在链接成最终可执行文件时，需要把 lib 中的函数库一起链接。它是函数内部的实现，是函数的实际作用体，也是可执行代码。

下面结合矩阵LU分解来说明具体操作

使用sgetrf函数对矩阵进行LU分解，函数的命名规则是这样的，s代表single也就是单精度，ge代表一般矩阵，f代表factorization。函数的具体参数如下：
call sgetrf( m, n, a, lda, ipiv, info )

输入参数为以下：

m ：代表输入矩阵a的行数
n ：代表输入矩阵a的列数
a ：代表输入矩阵
lda ：就是矩阵a的第一个维度，一般是m
输出参数为：
a ：上三角部分为经过LU分解后的矩阵U，下三角部分(不包括主对角线元素)为L矩阵。

注意这里不是纯上三角矩阵！！！
ipiv ：INTEGER类型。是一个数组，维度一般是max(1,min(m, n))，具体英文说明是The pivot indices; for 1 ≤ i ≤ min(m, n), row i was interchanged with row ipiv(i).
info：INTEGER类型。执行标示符，成功是0,其他为失败标识，具体查看mkl帮助。

★在源代码添加use lapack95语句。

★★在项目属性里按如下配置即可

输出结果为：

代码点击这里下载

MKL函数库的关键字理解：

数据类型关键字：

s：real, single precision，单精度实数
c：complex, single precision，单精度复数
d：real, double precision，双精度实数
z：complex, double precision，双精度复数

常用矩阵类型关键字：

ge：general matrix，一般矩阵
gb：general band matrix，一般带状矩阵
sy：symmetric matrix，对称矩阵
sp：symmetric matrix (packed storage)
s b：symmetric band matrix
tr：triangular matrix，三角阵
tp：triangular matrix (packed storage)
tb：triangular band matrix.

常用操作类型关键字：

mv: matrix-vector product，矩阵向量乘积
sv：solving a system of linear equations with a single unknown vector
mm：matrix-matrix product，矩阵矩阵乘积
s m：solving a system of linear equations with multiple unknown vectors