sparse-matrix

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    나는 맞춤형 행렬 라이브러리에 의존하는 코드를 최적화하고 있습니다. (이것은 어디에서나 존재하기 때문에 프로젝트에서 제외되지 않습니다.) 좋지는 않지만 사실입니다. ..) 많은 계산이 10 ~ 20 행과 열의 행렬로 완료, 많은 계산이 나는 종종 A가 드문 드문 것을 깨달았다 나는이 사실을 활용하고자하는 C = A*B*A' 같은 차 형태를 포함한다. 그

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    SciPy 스파 스 매트릭스의 경우 todense() 또는 toarray()을 사용하여 NumPy 행렬 또는 배열로 변환 할 수 있습니다. 역관계를 수행하는 함수는 무엇입니까? 검색했지만 맞는 키워드가 무엇인지 잘 모릅니다.

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    2 개의 정방 행렬 A와 B를가집니다. A는 대칭이고 B는 대칭적인 양의 definite입니다. $ trace (A.B^{- 1}) $를 계산하고 싶습니다. 지금은 B의 Cholesky 분해를 계산하고, $ A = C.B $라는 방정식에서 C를 풀고 대각선 요소를 합산합니다. 보다 효율적인 방법이 있습니까? Eigen을 사용하려고합니다. 행렬이 희소 한 경

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    cuSparse는 스파 스 매트릭스에 고밀도 매트릭스를 곱하는 함수 api 만 있습니다. cuSparse 또는 다른 cuda liberary를 사용하여 두 희소 행렬에 대해 곱셈 연산을 수행하는 방법은 무엇입니까?

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    내 제어 알고리즘을 내 행렬이 희소하므로 더 효율적으로 만들려고합니다. 현재, Simulink/xPC에서 실시간 애플리케이션을 위해 기존의 행렬 - 벡터 곱셈을 수행하고 있습니다. 행렬을 희소 행렬로 변환하고 xPC와 호환되는 유형의 곱셈을 수행하는 방법을 찾을 수 없습니다. 누구든지이 작업을 수행하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?

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    매우 크고 드문 드문 행렬을 가지고 있는데, 0과 1로만 구성됩니다. 그럼 기본적으로 (행 - 열) 쌍을 처리합니다. 행/열 당 최대 10k 쌍이 있습니다. 내 요구는 다음과 같다 (행 열) 쌍 병렬 삽입 전체 행 또는 열의 빠른 검색 (A)의 존재 여부를 질의 빠른 (행 - 열) 쌍 가능한 경우 Ruby 클라이언트 이러한 종류의 제약 조건에 적합한 기존

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    Python/Scipy에서 다소 큰 행렬을 처리합니다. 큰 행렬 (coo_matrix에로드 됨)에서 행을 추출하여 대각선 요소로 사용해야합니다. 현재 나는 다음과 같은 방식으로 그렇게 : 내가이 profile 출력에서 ​​볼 것은 diag_elems를 추출하는 동안 대부분의 시간이 get_csr_submatrix 기능에 의해 소비되고 있다는 것입니다 imp

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    아래 코드를 고려하십시오. 포인터 배열이 포함 된 Sparse_matrix를 만들려고합니다. "struct Sparse_matrix"에서 크기를 알 수 없을 때 포인터 배열을 만드는 것이 적절한 방법입니까? C 프로그래머가이 문제를 해결할 수있는 방법은 무엇입니까? 나는 C.에 도움을 주셔서 감사합니다 때문에 정렬의 #include "sparse_matri

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    Ax = b 시스템을 풀려면 라이브러리가 필요합니다. 여기서 A는 비대칭 스파 스 행렬이며 행당 8 개의 항목이 포함되어 있습니다 (그리고 상당히 클 수 있습니다). 나는 biconjugate 그래디언트를 구현하는 라이브러리가 잘되어야한다고 생각하지만 작동하는 라이브러리를 찾을 수 없다. (iml ++을 시도했지만, iml ++/sparselib ++ 패키

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    내 프로젝트에서 Google의 스파 스 해시를 사용하도록 요청 받았습니다. 하지만 어디서부터 시작해야할지조차 알지 못합니다. 다음 단계는 내가 취한 조치이며 코드를 컴파일하지 않습니다. sparsehash-1.11 코드는 내 코드와 동일한 디렉토리에 있습니다. 코드 시작 부분에 "#include"라고 입력했습니다. 오류가 난 정말 어떻게 해야할지 모르는 M