blocks|key|590486|text|我已经找到了线性代数库的此页面具有基准，所以我想这个问题的结论是……EJML看起来很有希望.我找到了一个很好的页面，它包含了线性代数库的基准，所以我想这是这个问题的结论…EJML看起来真的很好，我的数据比jama快2倍.|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|590487|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://code.google.com/p/java-matrix-benchmark/|1|http://code.google.com/p/efficient-java-matrix-libraryb^0|C|7|0|2D|4|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

I have found <a href="http://code.google.com/p/java-matrix-benchmark/" rel="nofollow">this page with benchmark</a> of linear algebra libs, so I guess that concludes this question... EJML looks promising...I have found a nice page with benchmark of linear algebra libs, so I guess that concludes this question... <a href="http://code.google.com/p/efficient-java-matrix-libraryb" rel="nofollow">EJML</a> looks really good, it works almost 2x faster than jama on my data...

blocks|key|590477|text|你试过LAPACK吗？请看这里的更多信息：http://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|590478|因为您想要本地java库，所以请尝试netlib：http://code.google.com/p/netlib-java/。|590479|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK|1|http://code.google.com/p/netlib-java/^0|L|Z|0|0|P|11|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@]|9|@$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|T|8|@]|9|@$A|U|B|V|1|W]]|C|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|X|8|@]|9|@]|C|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|C|$L|M]]|N|$5|I|J|K|C|$L|O]]]]

Have you tried LAPACK? See here for more: <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK" rel="nofollow">http://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK</a>

Since you want native java library try netlib: <a href="http://code.google.com/p/netlib-java/" rel="nofollow">http://code.google.com/p/netlib-java/</a> .

I'm looking for a fast library to compute SVD (Singular Value Decomposition) in Java. 
I have already tried some libs I've found and I've done some benchmark (the values show the average time of my benchmark run...) It's not really a valid benchmark, but it was tested on the data I need to process, so enough for me..

<ol>
<li><a href="http://math.nist.gov/javanumerics/jama/" rel="nofollow">Jama</a> - 152 102ms</li>
<li><a href="http://sourceforge.net/projects/ujmp/" rel="nofollow">ujmp</a> - 156 603ms </li>
<li><a href="http://commons.apache.org/math/" rel="nofollow">Commons Math</a> - 183 877ms </li>
<li><a href="http://acs.lbl.gov/software/colt/" rel="nofollow">colt</a> - 203 866ms </li>
<li><a href="http://jblas.org/" rel="nofollow">jblas</a> - way slower...</li>
</ol>

I don't really expect to find something faster than Jama, but I can give it a try... Can you recommend me some other library? Thanks! 

edit:
I have found a <a href="http://code.google.com/p/java-matrix-benchmark/" rel="nofollow">nice page</a> with benchmark of linear algebra libs, so I guess that concludes this question... <a href="http://code.google.com/p/efficient-java-matrix-libraryb" rel="nofollow">EJML</a> looks promising...

fast SVD algorithm

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能4上新

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诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

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我正在寻找一个快速库来计算SVD (奇异值分解)。我已经尝试了一些我找到的库，我做了一些基准测试(值显示了我的基准测试运行的平均时间.)它实际上不是一个有效的基准，但它是在我需要处理的数据上进行测试的，所以对我来说已经足够了。 - 152 102 152 - 156 603 156 - 183 877 183 - 203 866 203 -慢多了.我并不指望能找到比贾玛更快的东西，但我可以试一试.

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