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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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xiong891011

铜虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by nono2009 at 2013-03-08 20:41:31
看看这个讨论帖,可能对你有所帮助:http://www.ilovematlab.cn/thread-211967-1-1.html

果然挺有帮助的,还没有尝试,但是了解到了求逆还有其他的一些方法。谢谢
11楼2014-07-10 19:10:55
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cooooldog

铁杆木虫 (著名写手)

ส็็็

【答案】应助回帖

引用回帖:
10楼: Originally posted by 1xiaohua1 at 2014-06-29 09:42:23
这个问题你解决了,怎么做的,我也遇到这样的问题

上万维的矩阵求逆,资源需求涉及两个方面:

1. 内存, Matlab适合作小型问题的Prototype, 这类大型的,如果还能稀疏,最好用专门的C++工具(库),有开源的可以自己找;

2. 效率, 如果没有实际算过大型的矩阵相乘可能不知道, 1000维的整数矩阵相乘,用C++都要10多秒; 用Matlab计算, 相同的问题, 效率低到让你受不了; 所以, 效率优先时, C++仍然是首选;

用C++的另外一个原因当然是因为, 大多数人更熟悉C++, 而且开源的相应的库很容易找到; 如果你正好熟悉Fortran, 那自然更好不过了;

矩阵如果的确有稀疏的特征,一定要优先考虑找能够处理稀疏矩阵的库; 也是因为资源稀缺方面的原因;

此外就是算法,具体实施中会有很多莫名其妙的因素, 所以,实际应用中 *** 不建议自己写源代码*** 如果能够写好, 不妨跟现成的库作比对,效率和稳定性方面往往会差别巨大; -- 即,这类问题涉及的具体实施, 不能只学了点算法的皮毛就"想当然"以为会如何如何. 很多细节和技巧,直接从目前为止的书上是学不来的.
ส็็็็็็็็็็็็็็็็็็็็
12楼2014-08-21 15:33:52
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