这是个很实际的性能对比问题，咱们不能只看单次测试的数字就直接下结论，得从几个维度来拆解~

先明确测试场景 #

所有测试都是求解稠密随机矩阵的线性方程组 (A\mathbf{x}=\mathbf{B})：

• 矩阵 (A) 尺寸：10000×10000，元素为0-1之间的随机数
• 向量 (\mathbf{B}) 尺寸：10000×1（或Mathematica中的10000维向量）
• 测试命令均为各软件中求解线性方程组的标准方式

你的测试结果汇总 #

• Octave：执行 tic,A\B;, toc，耗时约40秒
• Scilab：相同命令，耗时约15.8秒
• Matlab：相同命令，耗时约15.7秒
• Mathematica：执行 Timing[LinearSolve[A, B];]，耗时14.125秒

为什么Octave看起来慢？ #

1. 底层线性代数库的差异是核心原因 #

Matlab、Scilab默认都会调用高度优化的BLAS/LAPACK库（比如Intel MKL、OpenBLAS），这些库针对现代CPU的多核架构、AVX/SSE等指令集做了极致优化，能充分榨取硬件性能。

而Octave默认可能使用的是参考BLAS（一种仅满足功能、无性能优化的基础版本），这种版本完全单线程且没有指令集加速，性能自然差很多。你可以在Octave里输入 version -blas 查看当前使用的库，如果是参考BLAS，换成OpenBLAS或者MKL后，性能会有质的飞跃。

2. 默认配置的多线程支持 #

Matlab和Scilab默认会启用多线程计算，把线性代数运算分配到多个CPU核心上。而Octave默认可能没有开启多线程，你可以试试设置环境变量：

export OCTAVE_NUM_THREADS=8  # 替换成你的CPU核心数

再重新测试，耗时应该会明显下降。

3. 求解器的默认策略细节 #

A\B 这个操作在不同软件里的默认算法选择可能有细微差别。比如面对稠密随机矩阵，Matlab会自动选择高效的LU分解+回代流程，而Octave的默认实现可能在某些步骤的优化程度不够，或者没有针对这类矩阵做特殊适配。

结论：Octave的线性代数能力并不弱 #

单次测试的耗时差异主要来自默认配置的优化程度，而非功能上的缺失。Octave支持所有标准的线性代数运算（矩阵分解、特征值求解、线性方程组、SVD等），功能完整性和其他同类软件是看齐的。只要调整好配置（更换优化BLAS库、开启多线程），它的性能可以接近甚至达到Scilab、Matlab的水平。

另外，测试时也要注意控制变量：比如确保测试时系统没有其他高负载程序运行，多次测试取平均值，使用各软件的最新版本（Octave的新版本一直在优化线性代数性能）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dimitris