很难知道从哪里开始，因为有很多代码使用 LAPACK，而且您的标准有点……主观（“非平凡地使用 LAPACK”）。我会提出一些建议：

• 你可以在这里找到一份关于 LAPACK 用户的旧调查，其中提供了一些关于谁使用它的信息，以及他们使用它的目的
• 大多数量子化学代码都使用 LAPACK 作为线性代数（CPMD、CP2K、octopus，仅引用少数开源代码）
• 你也可以去你最喜欢的 Linux 发行版的包列表，查看哪些包依赖于 lapack

ATLAS 在 LAPACK 和 BLAS 上做了一组相当残酷的研磨指标。您可能可以从中获取一些满足您需求的代码。

我可能还建议检查 Numpy 和 Scipy，因为它们都有非常大的单元测试，可能跨越该相空间的大部分。此外，如果您想直接在您创建的数组上调用 LAPACK 函数，它们还提供挂钩。

另一个解决问题的方法可能是在Github 上搜索感兴趣的 LAPACK 调用，然后查看出现的代码！

我编写了一个电磁仿真代码S4，它完全受限于解决密集非对称特征值问题 (ZGEEV) 的能力。代码是开源的，用 C++ 编写。

看看 E. Hairer 的 RADAU IIA 求解器 ( http://www.unige.ch/~hairer/software.html )。它使用 LAPACK 作为 ODE 的隐式 Runge-Kutta 方法的主干。