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lixy1217

木虫 (著名写手)


[交流] 稀疏矩阵的处理

现在感觉数值解PDEs难免要跟稀疏矩阵打交道。所以想跟大家讨论一下是如何在计算中对稀疏矩阵进行操作

偶一直用的是C++,之前曾经尝试用过十字链表,虽然这样可以方便地调用每行每列的数据,但是感觉十字链表的计算效率太低(不知是不是编程技巧的问题)。

由于稀疏矩阵的运算主要是用于矩阵的加减法或矩阵乘向量,而矩阵之间的乘法很少,因此我个人觉得在操作中只需能够方便调用每行就行了,这样便可以用单链表的方式来储存矩阵,那计算效率会高了很多。

不知各位对此的看法如何?

[ 来自科研家族 皇家数理科学协会 ]
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hfj1988

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lixy1217: 金币+1 2013-04-06 11:03:38
如果要求调用矩阵中(i,j)元素的下面(i+1,j)元素怎么办?
用稀疏存储就是用时间换取空间,没有完全节省的,必然会以另外的东西作为代价。
3楼2013-04-05 16:33:52
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hfj1988

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4楼: Originally posted by lixy1217 at 2013-04-06 11:03:19
可能还是要具体问题具体方法吧。一般用差分或者有限元解PDE时,每一行的非零元素都很少,从 i+1 行开始寻找到(i+1,j)需要的时间可忽略,相比之下,要在十字链表中把所有元素串起来确实很费时。

不过你说的很有 ...

差分或者有限元解PDE,都是稀疏矩阵,而且非零元素都集中在对角线的一定的带宽里面(如果编码得当的话),可用带宽存储(有变带宽和定带宽),这样存储量少,而且计算速度我认为比链表存储快。
如果所求的稀疏矩阵没有这样的性质(非零元素集中在对角线附近),那么为了节省存储量就不得已用链表了。
我是这样认为的,不知道是否正确。
5楼2013-04-07 14:08:35
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hfj1988

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6楼: Originally posted by lixy1217 at 2013-11-16 17:16:07
一维问题得到的是带宽矩阵。可多维问题就不是的了,所以这也是比较麻烦的地方...

多维问题也是带状稀疏矩阵,只不过带宽跟自由度的编码有关系。
7楼2013-11-16 21:50:06
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hfj1988

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引用回帖:
6楼: Originally posted by lixy1217 at 2013-11-16 17:16:07
一维问题得到的是带宽矩阵。可多维问题就不是的了,所以这也是比较麻烦的地方...

多维问题也是带状稀疏矩阵,只不过带宽跟自由度的编码有关系。
8楼2013-11-16 22:22:25
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9楼: Originally posted by lixy1217 at 2013-11-17 08:15:35
多维问题怎么可能会弄成带状呢?每个点都有2N个相邻元素,这2N个元素又互不相邻,可矩阵的元素在每一行只有两个相邻。除非搞成多维矩阵,不过那样应该会更麻烦了吧?...

举个简单的例子,二维,一致剖分下,线性元,有限元离散得到的矩阵和5点差分格式一样.
10楼2013-11-17 16:26:41
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hfj1988

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用matlab sparse,
关于矩阵稀疏存储有好多方法,最经理的有CSR和COO
google下 sparskit
matlab 的稀疏矩阵就用CSR存储的,有各种存储格式之间的转换,比如COO->CSR
我建议,你没有必要自己去编底层的这些代码,别人有的为什么不拿来为自己所用?
11楼2013-11-17 16:35:03
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hfj1988

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你也是计算数学的啊,请问你做哪一方向?
12楼2013-11-17 16:44:21
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