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sapphirechina

铜虫 (正式写手)

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[求助] 如何存储和计算超大规模稀疏矩阵已有1人参与

本人在R语言环境中生成了一个18万行*18万列的单位矩阵，然后用循环给这个单位矩阵赋值，结果循环到8万多次就报错无法分配内存了。
代码如下：
#生成单位矩阵，用普通矩阵无法创建，所以用sparseMatrix来创建。
num_samples=180000
rownumber=c(1:num_samples)
colnumber=c(1:num_samples)
value=c(rep(1,each=num_samples))
M=sparseMatrix(rownumber,colnumber,x=value)

#给单位矩阵赋值，全部赋值完成后是一个4*50*180000个数值的对称稀疏矩阵。
for(i in 1:num_samples){
w=W[,i]                            #有50个浮点型数值。
n=neighbors[,i]                #有50个整型数值。
M[i,n]=M[i,n]-t(w)
M[n,i]=M[n,i]-w
M[n,n]=M[n,n]+w%*%t(w)
}

请教上述的情况该怎么处理呢？我的机器内存是4G，32位操作系统。
如果这个矩阵能顺利赋值完毕，我随后还需要计算这个矩阵的特征值和特征向量。
请教可能实现么？

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1楼 2016-11-26 09:18:34

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sapphirechina

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引用回帖:

9楼: Originally posted by FMStation at 2016-12-11 21:13:41
https://www.mathworks.com/help/matlab/math/constructing-sparse-matrices.html

S = sparse(i,j,s,m,n)

S = sparse(,,,4,4)

D = sparse(1:n,1:n,-2*ones(1,n),n,n);
E = sparse(2:n,1:n-1,ones(1,n-1 ...

太好了，这是matlab代码吧？我试试看。