sparse-matrix

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총 합계가 모서리 수와 같도록 MATLAB에서 임의의 인접 행렬을 만들고 싶습니다. 마지막으로 L = diag(sum(A)) - A 을 사용하여 라플라시안 행렬을 찾아 그래프로 표시하십시오. 그렇게 할 방법이 있습니까? 미리 감사드립니다.

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올가미 경로 [linear_model.lars_path (model = 'lasso')]

scikit-learn에서 linear_model.lars_path (model = 'lasso')을 실행할 때 올가미 경로의 동작에 대해 혼동스러워합니다. 일단 가중치 (계수)가 활성화되면 (0에서 diff) LARS 알고리즘의 모든 향후 단계에서 활성 상태를 유지해야한다고 생각했습니다. 내 데이터에서 알고리즘을 실행할 때 계수가 활성화되어 나중에 나중에

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C++ 용 옥타브 API를 사용하는 스파 스 매트릭스 구조

스파 스 선형 시스템을 해결하기 위해 Octave C++ API를 사용하려고합니다. 내가 직면 한 문제는 스파 스 선형 시스템을 구성하는 효율적인 방법을 찾을 수 없다는 것입니다. SparseMatrix A; int dim,nnz; // dim = dimension // nnz = number of non-zero entry in the matrix

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전체 행렬을 전체 행렬로 변환하는 속도가 느립니까?

나는 전체 행렬에 이미 전체 행렬의 변환은 느린 것으로 나타났습니다 : >> tic; for k = 1:100; x = uint16(ones(10000,100)); end; toc Elapsed time is 0.035748 seconds. >> tic; for k = 1:100; x = uint16(uint16(ones(10000,100))); end

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COO 행렬의 row_indices를 CUSP의 추력 벡터에 복사하는 방법

COO 행렬의 행 인덱스, 열 인덱스 및 값을 별도의 추력 벡터에 복사하려고 시도했지만 그럴 수 없습니다. 그렇게해라. 다음은 cusp::coo_matrix <unsigned int, float, cusp::device_memory> *sim_mat; sim_mat = new cusp::coo_matrix <unsigned int, float, c

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드문 드문 한 행렬 메모리

나는 자바에서 할 수있는 것처럼 효율적으로 메모리 와이즈처럼 희소 행렬을 구현해야한다. 나는 다른 값보다 0 이상의 행렬을 받고 효율적으로 저장해야한다. 나는 다음과 같은 배열을 사용할 생각이다. 열의 행수 * max nr와 열로 구성되는 값과 위치를 포함하는 Object

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실제, 제곱, 음수가 아닌 행렬의 Perron-Frobenius 고유 값을 계산하는 Python 패키지

실제, 정사각형, 음이 아닌 행렬의 Perron-Frobenius 고유 값을 계산하는 최적화 된 패키지 또는 방법이 있습니까? Peron-Frobenius 고유 값이 행렬을 반복하여 도달 할 수있는 경우 정확한 계산보다 상당히 빠릅니다 (특히 대용량 및/또는 희소 행렬의 경우). 나는 이것을하는 최적화 된 패키지가 존재하기를 바라고있다.

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Scipy : 스파 스 매트릭스

아래는 내 스파 스 매트릭스를 생성하는 내 코드는 잘못된 값을 제공 : 이제 import numpy as np import scipy def sparsemaker(X, Y, Z): 'X, Y, and Z are 2D arrays of the same size' x_, row = np.unique(X, return_inverse=Tru

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scipy.sparse 행렬의 부울 연산

논리 연산 (주로 요소 별 OR)을 수행하는 데 필요한 부울 값으로 채워진 스파 스 행렬 집합이 있습니다. NumPy와 같이 는 DTYPE = 'BOOL'와 행렬들을 합산하여 준다 소자 현명하지만 심한 부작용있어, OR : >>> from scipy import sparse >>> [a,b] = [sparse.rand(5,5,density=0.1,form

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Cholmod와 Cholmod-Extra를 사용하여 희소 행렬의 역수를 계산합니다.

일부 C++ 코드에서 희소 콜레스트 분해를 수행하기 위해 최근에 Cholmod을 설치했습니다. I를 계산하기 위해 원했던 : I는 ( d^T . (A^-1 + B^-1)^-1 . d d는 벡터 ^T 전조 나타낸다 , A 및 B가 드문 드문 I는 다음과 같은 문제가있다)이 역행렬을 계산 부패를 사용하고자 B의 실제 역함수를 구한 다음 합계가 포함 된 솔루