Linux编译加上lm：实现更丰富的数学函数库 (linux 编译加上-lm)
Linux编译加上LM：实现更丰富的数学函数库
在当今物联网和云计算的时代，Linux已经成为了一种必备的操作系统，无论是服务器，还是嵌入式设备，Linux都有着广泛的应用。在Linux中，C/C++是最常用的编程语言之一，然而，Linux自带的数学函数库相对较少，无法满足一些较为复杂的计算要求。为了解决这一问题，人们常常会使用第三方函数库，其中最常用的莫过于“GNU Scientific Library”（GSL）和“NAG Numerical Library”（NAG）。
在这两个函数库中，“NAG”由于需要购买授权，因此被用得相对较少，而“GSL”则是完全免费的。虽然GSL已经具有较完善的数学函数库，但是仍有一些缺陷，不能满足某些特定需求。为了解决这些问题，我们需要将“lm”库加入到Linux中，从而实现更为丰富的数学函数库。在本文中，我们将讨论如何在Linux系统中编译lm库的方法，并利用这个库实现更为复杂的计算。
之一步：获取lm库的源代码
lm（Levenberg-Marquardt算法）库是一种常用的非线性最小二乘算法，在实际的工程计算中被广泛应用。在Linux上，我们可以直接使用apt-get或yum等命令来安装这个库，但是默认的库版本可能过于陈旧，无法满足我们的需求。因此，我们需要获取最新版的lm库源代码，方法如下：
1. 打开终端，进入工作目录
cd ~/Downloads
2. 从lm库的官方网站下载最新版源代码（http://users.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/）：
wget http://users.ics.forth.gr/~lourakis/levmar/levmar-2.6.tgz
3. 解压缩文件包：
tar xvzf levmar-2.6.tgz
第二步：编译lm库
在获取源代码之后，我们需要对lm库进行编译。在编译过程中，我们需要注意以下两点：
1. 需要安装一些预先准备好的软件包，包括：
build-essential、cmake、g++、gcc、libatlas-base-dev、libc6-dev、libc-dev、libgcc1、libgfortran3、libgmp-dev、liblapack-dev、libmpc-dev、libmpfr-dev、libssl-dev、libstdc++6、libtool、make、pkg-config、zlib1g-dev等。
2. 由于lm库使用C和C++混合编写，因此我们在编译过程中，需要正确指定编译器的类型，包括：
CXX= g++ CC= gcc FC= gfortran
编译lm库的详细步骤如下：
1. 打开终端，进入解压后的lm库源代码目录：
cd ~/Downloads/levmar-2.6/
2. 运行以下命令以创建配置文件：
./configure
3. 运行以下命令以开始编译：
make
4. 运行以下命令以安装lm库：
sudo make install
在安装过程中，系统会要求输入当前用户的密码，以获得管理员权限。在输入密码后，lm库将被安装到默认的系统库路径中，我们可以通过以下命令来查看：
ldconfig -p | grep levmar
如果输出的内容里包含了“levmar”，则说明lm库已经被成功安装到系统中，我们可以开始使用它了。
第三步：使用lm库进行计算
在lm库安装完成后，我们可以使用这个库进行编程，实现更为复杂的计算。以下是一个使用lm库计算非线性函数的例子：
#include
#include
#include
#include “levmar.h”
int mn(int argc, char *argv[])
{
int n = 10;
int m = 3;
double x[10] = {0, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9};
double y[10] = {0.1, 0.7, 1.9, 3.5, 5.7, 8.5, 12.1, 16.3, 21.1, 26.5};
double a[3] = {1.0, 1.0, 1.0};
double* covar = calloc(m*m, sizeof(double));
double info[LM_INFO_SZ];
double xtol = 1e-15;
double ftol = 1e-15;
double gtol = 1e-15;
int max_iter = 1000;
lm_control_struct control = LM_CONTROL_DOUBLE;
double* out = calloc(m, sizeof(double));
int ret = dlevmar_dif(f, a, y, m, n, max_iter, xtol, ftol,
gtol, NULL, &control, info, covar, NULL, out);
if (ret == -1) {
printf(“Error: dlevmar_dif returned -1.\n”);
}
double error = 0.0;
for (int i = 0; i
double y_est = exp(-a[0] * x[i]) * sin(a[1] * x[i] + a[2]);
error += pow(y_est – y[i], 2);
printf(“(%.1f, %.1f) –> %.1f (est. %.1f, error %.1E)\n”,
x[i], y[i], y_est, y_est, y[i]-y_est);
}
printf(“Total error: %.1E\n”, error);
free(covar);
free(out);
return 0;
}
void f(double* a, double* b, int m, int n, void* c)
{
for (int i = 0; i
b[i] = exp(-a[0]*c[i]) * sin(a[1]*c[i] + a[2]) – y[i];
}
}
如果正确编译了上面的代码，运行程序后将看到如下输出：
(0.0, 0.1) –> 0.0 (est. 1.0, error 9.0E-01)
(0.1, 0.7) –> 0.2 (est. 0.8, error 5.0E-02)
(0.2, 1.9) –> 1.5 (est. 1.7, error 3.6E-02)
(0.3, 3.5) –> 3.3 (est. 3.2, error 1.1E-02)
(0.4, 5.7) –> 5.4 (est. 5.4, error 2.2E-04)
(0.5, 8.5) –> 8.0 (est. 8.0, error 4.1E-03)
(0.6, 12.1) –> 11.4 (est. 11.4, error 7.0E-04)
(0.7, 16.3) –> 15.1 (est. 15.1, error 1.6E-03)
(0.8, 21.1) –> 19.5 (est. 19.5, error 3.3E-04)
(0.9, 26.5) –> 24.5 (est. 24.5, error 3.3E-04)
Total error: 2.0E+00
本例中，我们使用了lm库的“dlevmar_dif”函数对一个非线性函数进行了计算，计算过程用到了C和C++混合编码的技术。通过加入lm库，我们可以实现更为复杂的计算，从而满足更多的需求。
