我们正在计算某种其运行时间受矩阵运算约束的东西。（如果感兴趣，请在下面提供一些详细信息。）这种经历提示了以下问题：
人们是否对使用Java库进行矩阵数学运算（例如，乘法，逆运算等）有经验？例如：
我搜索后什么也没找到。
我们的速度比较细节：
我们正在使用Intel FORTRAN（ifort（IFORT）10.1 20070913）。我们已经使用Apache Commons Math 1.2矩阵操作在Java（1.6）中重新实现了它，并且它同意其所有准确性。（我们有使用Java的理由。）（Java加倍，Fortran real * 8）。Fortran：6分钟，Java 33分钟，同一台计算机。jvisualm性能分析显示在RealMatrixImpl。{getEntry，isValidCoordinate}上花费了很多时间（在未发布的Apache Commons Math 2.0中似乎消失了，但是2.0并没有更快）。Fortran使用Atlas BLAS例程（dpotrf等）。
显然，这可能取决于我们使用每种语言编写的代码，但是我们相信大多数时间都在等效的矩阵运算中。
在其他一些不涉及库的计算中，Java的运行速度并不慢，有时甚至快得多。
只是加上我的2美分。我已经比较了其中一些库。我试图将3000乘以3000的双精度矩阵与其自身相乘。结果如下。
将多线程ATLAS与C / C ++，Octave，Python和R配合使用，所需时间约为4秒。
结合使用Jama和Java，花费的时间为50秒。
将Colt和Parallel Colt与Java结合使用，花费的时间为150秒！
将JBLAS与Java结合使用时，由于JBLAS使用多线程ATLAS，因此再次花费了大约4秒钟的时间。
因此对我来说，很明显Java库的性能不是很好。但是，如果有人必须用Java编写代码，那么最好的选择是JBLAS。Jama，Colt和Parallel Colt速度不快。
