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稀疏矩阵的处理
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lixy1217
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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?
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2013-04-04 09:40:55
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纯计算的话,fortran简单的多喽!
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2013-04-04 23:06:26
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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。
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2013-04-05 16:33:52
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hfj1988
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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。
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。
不过你说的很有道理。有些问题总体耗时本来就很少,主要考虑空间因素,此类问题用十字链表就既节省内存又方便操作。可是PDE的计算,时间是一个很重要的问题,所以根本就不能用十字链表。
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2013-04-06 11:03:19
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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。
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2013-04-07 14:08:35
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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 ...
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
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2013-11-16 17:16:07
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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。
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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。
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2013-11-16 22:22:25
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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。...
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?
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2013-11-17 08:15:35
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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.
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2013-11-17 16:26:41
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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?
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2013-11-17 16:35:03
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你也是计算数学的啊,请问你做哪一方向?
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2013-11-17 16:44:21
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我也是实在看不下去了,而版主对于我等认真回复的人有没有什么特别的鼓励,连个EPI都吵来吵去舍不得放
所以我只能说有一种存储叫“压缩存储”,有一本参考文献是:
Yousef Saad Interative methods for sparce linear system
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13楼
2013-11-19 21:24:58
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