lapack、blas、solver库的区别和联系
LAPACK、BLAS、Solver 库 是数值计算领域的重要组成部分，它们各自的功能和设计目标有所不同，但也存在密切的联系。
1. 概述
| 库 | 主要功能 | 设计目标 |
|---|---|---|
| BLAS | 提供基础的线性代数操作，如向量运算、矩阵-向量乘法、矩阵-矩阵乘法等。 | 提供高度优化的基础线性代数操作，作为更高级库的底层依赖。 |
| LAPACK | 提供更高级的线性代数功能，如矩阵分解（LU、QR、SVD）、特征值问题和解线性方程组。 | 在 BLAS 的基础上实现高级算法，主要用于科学计算中的常见线性代数问题。 |
| Solver 库 | 提供专门用于解代数方程（线性/非线性方程组）、优化问题或特定领域问题的功能。 | 聚焦于数值求解，可能在内部调用 LAPACK 或其他优化算法，但通常面向特定问题。 |
2. 详细解析
(1) BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)
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