Ce projet implémente des algorithmes pour la résolution de systèmes d'équations, le calcul de valeurs et vecteurs propres, la transformation de matrices et la décomposition matricielle. Il fournit des fonctions pour travailler avec des matrices et des vecteurs, y compris la conversion entre formats denses et creux, la décomposition en valeurs singulières, la factorisation LU et Cholesky, et le calcul d'inverses.

M4RI est une bibliothèque pour les calculs rapides avec des matrices denses sur F2. Elle fournit des fonctionnalités de base telles que l'addition, l'égalité, le stacking, le sous-matrices, la randomisation, ainsi que des algorithmes asymptotiquement rapides pour la multiplication matricielle, la décomposition PLE, la résolution de systèmes linéaires et la factorisation LU.

Le projet cmake_external_openblas est une bibliothèque d'accélération de calculs numériques basée sur OpenBLAS. Elle permet d'effectuer des opérations matricielles et linéaires intensives, telles que la décomposition LU, QR ou la factorisation de Cholesky, avec une haute performance et une faible consommation de mémoire.

Fabulous est une bibliothèque de résolution de systèmes linéaires par des méthodes itératives de type Krylov. Elle permet le calcul de décompositions matricielles avancées et offre des fonctionnalités d'analyse de données numériques.

LibSpMxV est une bibliothèque permettant d'effectuer des multiplications matricielles vectorielles épaisses (SpMxV) avec MPI. Elle ne dépend d'aucune autre bibliothèque externe et inclut des fonctions de support pour des opérations de base. La conception centrale est décrite dans deux articles techniques, qui fournissent une analyse approfondie des modèles et des métriques de partitionnement dans les calculs parallèles SpMxV.

Le projet dtk-plugins-math fournit des fonctionnalités de calcul matriciel avancées, permettant d'effectuer des opérations telles que la somme, la soustraction et la multiplication de matrices. Ces fonctionnalités sont optimisées pour les modèles complexes, facilitant ainsi l'analyse et le traitement des données.

Module GPU pour le calcul matriciel haute performance. Il permet d'interfacer tout code C/C++ avec les bibliothèques cuSPARSE, cuBLAS et cuSOLVER, en prenant en charge les types de données float, double, cuComplex et cuDoubleComplex. L'objectif principal est de charger les bibliothèques CUDA de manière transparente, permettant au logiciel de fonctionner avec ou sans CUDA.

SofaNewmat est un plugin SOFA utilisant l'ancienne bibliothèque newmat. Il permet de résoudre des équations linéaires et de réaliser des calculs matriciels avancés pour le traitement de données numériques.

Ce projet propose une implémentation de différentes méthodes numériques, telles que la résolution d'équations différentielles, le calcul matriciel et l'interpolation numérique. Il vise à fournir des outils performants et simples d'utilisation pour les ingénieurs et les chercheurs en sciences numériques.

Le projet tp8 est une bibliothèque de calcul matriciel permettant de définir et de manipuler des matrices carrées et quelconques. Il offre des fonctionnalités telles que la création de matrices, l'initialisation en identité, la randomisation, la vérification de symétrie et d'antisymétrie, ainsi que des opérations telles que l'addition, la soustraction, la multiplication et la transposition.