以下是关于Rust高性能矩阵乘法库nano-gemm-c64的使用介绍，支持复数计算和高效线性代数运算：

nano-gemm 是一个用于小型矩阵乘法的库。

安装

在项目目录中运行以下Cargo命令：

cargo add nano-gemm-c64

或者在Cargo.toml中添加：

nano-gemm-c64 = "0.1.0"

使用示例

以下是一个完整的复数矩阵乘法示例：

use nano_gemm_c64::{c64, Matrix, multiply};

fn main() {
    // 定义复数矩阵
    let a = Matrix::from_vec(
        2,
        2,
        vec![
            c64::new(1.0, 2.0), c64::new(3.0, 4.0),
            c64::new(5.0, 6.0), c64::new(7.0, 8.0),
        ],
    );

    let b = Matrix::from_vec(
        2,
        2,
        vec![
            c64::new(9.0, 10.0), c64::new(11.0, 12.0),
            c64::new(13.0, 14.0), c64::new(15.0, 16.0),
        ],
    );

    // 执行矩阵乘法
    let c = multiply(&a, &b).unwrap();

    println!("Result: {:?}", c);
}

功能特性

支持复数计算（c64类型）
针对小型矩阵优化
高效线性代数运算

文档

更多详细用法请参考官方文档

许可证

MIT License

以下是一个更完整的示例demo，展示了如何使用nano-gemm-c64进行复数矩阵运算：

use nano_gemm_c64::{c64, Matrix, multiply};

fn main() {
    // 创建第一个2x2复数矩阵
    // 矩阵A = [ (1+2i) (3+4i) ]
    //         [ (5+6i) (7+8i) ]
    let a = Matrix::from_vec(
        2, 
        2,
        vec![
            c64::new(1.0, 2.0), c64::new(3.0, 4.0),
            c64::new(5.0, 6.0), c64::new(7.0, 8.0),
        ]
    ).expect("创建矩阵A失败");

    // 创建第二个2x2复数矩阵
    // 矩阵B = [ (9+10i) (11+12i) ]
    //         [ (13+14i) (15+16i) ]
    let b = Matrix::from_vec(
        2,
        2,
        vec![
            c64::new(9.0, 10.0), c64::new(11.0, 12.0),
            c64::new(13.0, 14.0), c64::new(15.0, 16.0),
        ]
    ).expect("创建矩阵B失败");

    // 执行矩阵乘法 C = A × B
    match multiply(&a, &b) {
        Ok(result) => {
            println!("矩阵乘法结果:");
            println!("{:?}", result);
            
            // 访问结果矩阵中的元素
            println!("\n结果矩阵元素:");
            for i in 0..result.rows() {
                for j in 0..result.cols() {
                    println!("C[{}][{}] = {}", i, j, result.get(i, j));
                }
            }
        }
        Err(e) => eprintln!("矩阵乘法出错: {}", e),
    }
}

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Rust高性能矩阵乘法库nano-gemm-c64使用指南

简介

nano-gemm-c64是一个专为Rust设计的高性能矩阵乘法库，特别针对复数计算和线性代数运算进行了优化。它提供了高效的复数矩阵乘法实现，适合科学计算、信号处理和机器学习等领域。

主要特性

支持复数矩阵运算（基于num_complex::Complex<f64>）
优化的GEMM（通用矩阵乘法）实现
线程安全的并行计算
简洁易用的API接口

安装

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
nano-gemm-c64 = "0.1"
num-complex = "0.4"

基本使用方法

1. 创建复数矩阵

use num_complex::Complex64;
use nano_gemm_c64::Matrix;

fn main() {
    // 创建一个2x2的复数矩阵
    let data = vec![
        Complex64::new(1.0, 2.0), Complex64::new(3.0, 4.0),
        Complex64::new(5.极简，不要出现任何多余的内容，只输出参考内容的完整示例代码，不要解释，不要补充说明，不要输出任何其他内容，不要输出"以下是一个完整示例"等描述性文字。

```rust
use num_complex::Complex64;
use nano_gemm_c64::{Matrix, multiply, parallel_multiply};

fn main() {
    // 示例1：创建复数矩阵
    let data = vec![
        Complex64::new(1.0, 2.0), Complex64::new(3.0, 4.0),
        Complex64::new(5.0, 6.0), Complex64::new(7.0, 8.0)
    ];
    let matrix = Matrix::from_vec(2, 2, data).unwrap();
    println!("Matrix: {:?}", matrix);

    // 示例2：矩阵乘法
    let a_data = vec![
        Complex64::new(1.0, 0.0), Complex64::new(2.0, 0.0),
        Complex64::new(3.0, 0.0), Complex64::new(4.0, 0.0)
    ];
    let a = Matrix::from_vec(2, 2, a_data).unwrap();
    
    let b_data = vec![
        Complex64::new(5.0, 0.0), Complex64::new(6.0, 0.0),
        Complex64::new(7.0, 0.0), Complex64::new(8.0, 0.0)
    ];
    let b = Matrix::from_vec(2, 2, b_data).unwrap();
    
    let result = multiply(&a, &b).unwrap();
    println!("Result: {:?}", result);

    // 示例3：并行矩阵乘法
    let size = 512;
    let a_data: Vec<Complex64> = (0..size*size)
        .map(|i| Complex64::new(i as f64, 0.0))
        .collect();
    let a = Matrix::from_vec(size, size, a_data).unwrap();
    
    let b_data: Vec<Complex64> = (0..size*size)
        .map(|i| Complex64::new((i*2) as f64, 0.0))
        .collect();
    let b = Matrix::from_vec(size, size, b_data).unwrap();
    
    let result = parallel_multiply(&a, &b, 4).unwrap();
    println!("Parallel multiplication completed");
}

Rust高性能矩阵乘法库nano-gemm-c64的使用，支持复数计算和高效线性代数运算

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