1 例子 2算法思想 3代码 4 代码注释//教训，书写代码for循环中，要对齐
Status MultSMatrix(RLSMatrix M,RLSMatrix N,RLSMatrix &Q){
//求矩阵乘积Q=M*N,采用行逻辑链接存储表示
if(M.nu!=N.mu)
return error;//矩阵
一、矩阵存储方式 MATLAB的矩阵有两种存储方式，完全存储方式和稀疏存储方式 1.完全存储方式 将矩阵的全部元素按列存储，矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中。 2.稀疏存储方式 仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置，即行号和列号，显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的。 设 ...
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2015-10-22 15:46:00
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1 矩阵稀疏矩阵稀疏矩阵的定义：对于那些零元素远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。稀疏矩阵的压缩存储由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法进行压缩存储。 （1）稀疏矩阵的顺序存储及相关操作常用的稀疏矩阵顺序存储方法有三元组表示法和伪地址表示法。三元组表示法三元组数据结构为一个长度为n，表内每个元素都有3个分量
# 在 Java 中实现稀疏矩阵的 MATLAB 功能
稀疏矩阵是存储在矩阵中有大量零的矩阵。与日常的密集矩阵相比，稀疏矩阵的存储和计算方法不尽相同。在这篇文章中，我们将学习如何在 Java 中实现 MATLAB 的稀疏矩阵特性。我们将分步进行，容易理解。
## 整体流程
我们将通过以下步骤实现目标：
| 步骤 | 说明 |
|-
原创
2024-10-14 06:30:08
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1.背景介绍稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其元素大多数为零。在现实生活中，稀疏矩阵广泛应用于各个领域，如计算机图像处理、信号处理、机器学习等。随机生成稀疏矩阵是一种常见的方法，可以用于模拟和测试各种算法的性能。在这篇文章中，我们将讨论稀疏矩阵的随机生成方法的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，我们还将通过具体代码实例来进行详细解释，并讨论未来发展趋势与挑战。1.背景介绍稀疏矩阵是指
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2024-09-24 14:03:09
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参数的设置：spparms()
spparms('spumoni', 3);：Set sparse monitor flag to obtain diagnostic output
1. 创建稀疏矩阵
A = sparse(M, N);
% 默认得到的是全 0 稀疏矩阵；
2. spdiags
提取稀疏矩阵的“对角线”
[B,d] = spdiag
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2016-11-18 12:54:00
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参数的设置：spparms()
spparms('spumoni', 3);：Set sparse monitor flag to obtain diagnostic output
1. 创建稀疏矩阵
A = sparse(M, N);
% 默认得到的是全 0 稀疏矩阵；
2. spdiags
提取稀疏矩阵的“对角线”
[B,d] = spdiag
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2016-11-18 12:54:00
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cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接
介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用 库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE 库允
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2024-07-04 21:14:04
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在MATLAB中，矩阵可以表示为密集或稀疏格式。通常，矩阵默认以密集格式存储，这意味着每个元素都明确地存储在内存
原创
2024-03-02 00:33:12
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一般有两个命令可以用来创建稀疏矩阵：1. sparse（较常用） 2. spdiags（主要用于非零元素都是对角线元素的情况）sparse。使用格式如下A = sparse( i,j,,s,m,n,nzmax )其实matlab函数sparse的文档中说的比较明白：S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) uses vectors i, j, and s to
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精选
2015-01-09 20:37:04
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Tricks1. torch.sparse.FloatTensor(position, value)稀疏张量表示为一对稠密张量:一个值张量和一个二维指标张量(每一维中存储多个值)。一个稀疏张量可以通过提供这两个张量，以及稀疏张量的大小来构造2. 查看list的维度信息利用np.array()转换成nadrray类型数据，输出shape属性即可3. torch.mul()和torch.mm()的区别
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2023-11-26 11:55:34
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导语：矩阵是很多领域中研究的数学对象，在数据结构中主要讨论的是如何存储矩阵中的元素，从而使矩阵的各种运算能有效进行。一般在高级编程语言中，我们都是使用二维数组来存储矩阵的，所以
稀疏矩阵又可以叫做稀疏数组。稀疏数组可以看作是对普通数组的压缩处理，从而节约存储空间、运算资源。什么？你没有听说过稀疏数组？那你一定不要错过了。 介绍关于稀疏矩阵引用一下“官方”的定义：在矩阵中，若数值为0的元素数目远
Matlab操作矩阵的相关方法下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳一、基本操作1.生成矩阵（ones、zeros）A = [1 2;3 4;5 6] #生成3行4列的矩阵B = [1 2 3] &nbs
矩阵分解是指根据一定的原理用某种算法将一个矩阵分解成若干个矩阵的乘积。常见的矩阵分解有LU分解、QR分解、Cholesky分解，以及Schur分解、Hessenberg分解、奇异分解等。 (1) LU分解矩阵的LU分解就是将一个矩阵表示为一个交换下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积形式。线性代数中已经证明，只要方阵A是非奇异的，LU分解总是可以进行的。MATLAB提供的l
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2024-07-19 14:06:22
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
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2023-11-11 16:31:34
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稀疏矩阵1. 什么是稀疏矩阵2. 稀疏矩阵的应用场景3. 稀疏矩阵的存储方式4. 稀疏矩阵的压缩存储方式4.1 三元组4.2 行逻辑链接的顺序表5. 三元组表示法简单实现稀疏矩阵的压缩存储与还原5.1 压缩稀疏矩阵5.2 将稀疏数组还原为二维数组6. 稀疏矩阵的转置6.1 稀疏矩阵的一般转置方法6.2 稀疏矩阵的快速转置算法 1. 什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数据为0的元素数目远远多于非0元素的数
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2024-04-03 08:21:24
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在处理稀疏矩阵乘以稀疏矩阵的问题时，尤其在 Python 环境中，我们需要利用高效的存储和计算方式，以避免不必要的资源浪费。本文将详细记录解决“Python 稀疏矩阵乘稀疏矩阵”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
确保您有合适的环境来运行 Python 代码。推荐使用 Python 3.6 及以上版本，并安装 `scipy` 和 `n
title: 稀疏矩阵乘法 date: 2020-11-09 19:31:44 tags: 稀疏矩阵运算 categories: 数据结构 在本算法中，两个稀疏矩阵的特性都有用到
规定规定以下变量名称，本文讲述 矩阵A × 矩阵B = 矩阵C 的运算过程需要用到的存储结构有：矩阵A，矩阵 B 的原始二维数组(2个)矩阵A，矩阵B 的三元组数组(2个)存储 矩阵A，矩阵B 每行有多少个非零
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2024-04-09 16:43:11
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稀疏矩阵就是矩阵中分布着很多零元素（零元素个数远远大于非零元素个数），如果将这个矩阵的每个元素都一一存储，那是很浪费空间的。因此，可以采用一些特殊的存储结构来存储它。有以下几种方法： 1.顺序存储：三元组表示法、伪地址表示法 2.链式存储：邻接表表示法、十字链表表示法 这里介绍三元组表示法。 稀疏矩 ...
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2021-07-14 16:08:00
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