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。
更新
我最终使用了我非常满意的Eigen3。
当前回答
我听说过Eigen和NT2的优点，但我个人还没有使用过它们。还有Boost。UBLAS，我认为它已经太老了。NT2的开发人员正在构建下一个版本，目的是将其纳入Boost，所以这可能是有意义的。
我林。alg。需求不会超出4x4矩阵的情况下，所以我不能评论高级功能;我只是指出一些选择。
其他回答
好吧，我知道你在找什么了。正如Reed Copsey所建议的，GGT似乎是一个相当好的解决方案。
就我个人而言，我们有自己的小库，因为我们经常处理有理点——很多有理点NURBS和bezier。
It turns out that most 3D graphics libraries do computations with projective points that have no basis in projective math, because that's what gets you the answer you want. We ended up using Grassmann points, which have a solid theoretical underpinning and decreased the number of point types. Grassmann points are basically the same computations people are using now, with the benefit of a robust theory. Most importantly, it makes things clearer in our minds, so we have fewer bugs. Ron Goldman wrote a paper on Grassmann points in computer graphics called "On the Algebraic and Geometric Foundations of Computer Graphics".
和你的问题没有直接关系，但是很有趣。
我听说过Eigen和NT2的优点，但我个人还没有使用过它们。还有Boost。UBLAS，我认为它已经太老了。NT2的开发人员正在构建下一个版本，目的是将其纳入Boost，所以这可能是有意义的。
我林。alg。需求不会超出4x4矩阵的情况下，所以我不能评论高级功能;我只是指出一些选择。
有相当多的项目已经解决了通用图形工具包。这里的GMTL非常好——它非常小，功能非常强大，并且被广泛使用，非常可靠。OpenSG、VRJuggler和其他项目都改用了这种方法，而不是他们自己手工制作的vertor/矩阵数学。
我发现它非常好——它通过模板完成所有的事情，所以它非常灵活，非常快。
编辑:
在评论讨论和编辑之后，我想我应该介绍一些关于特定实现的优点和缺点的更多信息，以及根据您的情况选择其中一种而不是另一种的原因。
GMTL -
优点:简单的API，专门为图形引擎设计。包括许多面向渲染的基元类型(例如平面、AABB、具有多重插值的四元数等)，这些基元类型不在任何其他包中。非常低的内存开销，非常快，易于使用。
缺点:API非常专注于渲染和图形。不包括通用(NxM)矩阵、矩阵分解和求解等，因为这些超出了传统图形/几何应用程序的领域。
艾根 -
优点:干净的API，相当容易使用。包括一个几何模块与四元数和几何变换。低内存开销。大型NxN矩阵和其他通用数学例程的完整、高性能求解。
缺点:可能比你想要的范围大一些。与GMTL相比，更少的几何/渲染特定例程(例如:欧拉角定义等)。
IMSL -
优点:非常完整的数字库。非常非常快(据说是最快的求解器)。迄今为止最大、最完整的数学API。商业支持，成熟，稳定。
缺点:成本——并不便宜。很少有特定的几何/渲染方法，所以你需要在他们的线性代数类之上滚动你自己的方法。
NT2 -
优点:如果您使用过MATLAB，则提供更熟悉的语法。提供大型矩阵的完整分解和求解等。
缺点:数学化，不聚焦渲染。可能没有Eigen表现得好。
LAPACK -
优点:非常稳定，经过验证的算法。已经存在很长时间了。完整的矩阵求解等。许多晦涩的数学选项。
缺点:在某些情况下性能不高。从Fortran移植，使用奇怪的API。
Personally, for me, it comes down to a single question - how are you planning to use this. If you're focus is just on rendering and graphics, I like Generic Graphics Toolkit, since it performs well, and supports many useful rendering operations out of the box without having to implement your own. If you need general purpose matrix solving (ie: SVD or LU decomposition of large matrices), I'd go with Eigen, since it handles that, provides some geometric operations, and is very performant with large matrix solutions. You may need to write more of your own graphics/geometric operations (on top of their matrices/vectors), but that's not horrible.
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。
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)。
