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稀疏矩阵的处理
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查看: 2012 | 回复: 12
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lixy1217
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[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?
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2013-04-04 09:40:55
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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。
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2013-04-07 14:08:35
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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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3楼
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Originally posted by
hfj1988
at 2013-04-05 16:33:52
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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