前言关于稀疏矩阵在计算机科学中的应用，数据结构课程可能会有所涉及，但是在各类信息学竞赛中确几乎不会出现。这是因为数据结构课程中描述的稀疏矩阵相关算法冗余难懂，使用了大量不必要的操作。而信息学竞赛中经常会用到压缩空间的技巧，这一思想可以潜移默化的转移来处理数据结构课程中遇到的稀疏矩阵相关的问题。本文另辟蹊径，不同于某些讲师和教材，从本质入手，提供稀疏矩阵相关的一些算法的实现。引入矩阵矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合由定义不难得知，矩阵研究的是数之间的关系。在程序中表示方法在C/C++语言中，可以使用二维数组来模拟矩阵。局限性但是如果当一个矩阵的行数和列数很大，例如说有一
我需要将大小为5000x5000的大矩阵乘以20000x20000。我在寻找具有稀疏矩阵但可以进行快速乘法的库时遇到问题。首先，我阅读了上一个关于Java矩阵库性能的问题(PerformanceofJavamatrixmathlibraries?)。基于那里的最佳答案，我决定使用JBLAS，因为它是最快的之一。在我的例子中，乘以5000x5000矩阵大约需要50秒左右，这比Matlab慢很多，但仍然可以接受。问题是矩阵可能非常大(高达20kx20k或更多)，但它们通常是稀疏的。矩阵中只有30%的元素是非零元素。JBLAS不提供任何稀疏矩阵实现，因此存储大型密集矩阵所需的内存占用量可能会
我只是想知道是否有人知道大型稀疏矩阵的奇异值分解(SVD)的Java实现？我需要这个实现来进行潜在语义分析(LSA)。我尝试了UJMP和JAMA的包，但是当行数>=1000和col>=500时，它们会卡住。如果有人能指出我的伪代码或其他东西，我将不胜感激。 最佳答案 有一个listofJavanumericallibrariesatWikipedia.NIST库非常好，不幸的是不处理稀疏矩阵。我对其他包不太熟悉。你可以看看Colt;它的质量也很高，并且确实可以处理某些操作的稀疏矩阵；我不知道SVD，尽管我想它确实如此。我也听说过UJ
目录前言一、索引缺失二、负值取正三.提取数值四、提取唯一值
目录一.项目概述二. 方法详解三.应用结果四.个人思考由于扩散模型生成空间的不确定性，仅仅通过文本生成视频时，会导致模糊的视频帧生成。今天解析的SparseCtrl，是一种有效解决上述问题的方案，通过带有附加编码器的时间稀疏条件图来控制文本到视频的生成。一.项目概述与贡献已有解决方案：目前学术界利用密集结构信号（例如每帧深度/边缘序列）来增强可控性，但其收集相应地增加了推理负担。提出的SparseCtrl:实现对时间稀疏信号的灵活结构控制，仅需要一个或几个输入。它包含一个额外的条件编码器来处理这些稀疏信号，同时保持预训练的T2V模型不变。所提出的方法与各种模式兼容，包括草图、深度和RGB图像，
在C++中表示稀疏张量的适当数据结构是什么？想到的第一个选项是boost::unordered_map，因为它允许像快速设置和检索an元素这样的操作，如下所示:A(i,j,k,l)=5但是，我也希望能够对单个索引进行收缩，这将涉及对其中一个索引的求和C(i,j,k,m)=A(i,j,k,l)*B(l,m)用boost::unordered_map实现这个运算符有多容易？有没有更合适的数据结构？ 最佳答案 有可用的张量库，例如:http://www.codeproject.com/KB/recipes/tensor.aspx和http
我需要在C++程序中计算一个非常大的稀疏对称矩阵的n个最小幅值特征向量。对于我的示例，假设n=30，矩阵为10kx10k，具有大约70k个非零值。在对一些库进行大量研究和试验后，我发现ARPACK++可能是我最好的选择，我按照inthispage的步骤安装了它。.计算是使用以下代码片段进行的://LisanEigenlibrarymatrixL.makeCompressed();ARluSymMatrixA(L.cols(),L.nonZeros(),L.valuePtr(),L.innerIndexPtr(),L.outerIndexPtr(),'U');ARluSymStdEige
我正在寻找允许高效行和列交换的稀疏矩阵表示。经典表示(通过压缩行、压缩列或三元组)似乎只允许执行一个或另一个但不允许展位。有人知道一个好的数据结构吗？--编辑--澄清一下，我希望能够交换行，例如交换第5行和第7行，以及交换列，例如交换第6列和第8列。 最佳答案 您可能只想添加另一个间接级别来处理效率不高的交换。例如，如果您有一个可以有效交换行但不能交换列的稀疏表示，那么就有一个从真实列映射到有效列的数组。当您访问一个元素时，使用数组来找到合适的底层元素。classSparseMatrix{public:Element&operato
任何人都可以推荐一个好的C++库来存储多维稀疏矩阵，它专注于矩阵中数据的压缩。矩阵的维数会很大(比如80维)。欢迎任何帮助:)。编辑:矩阵高度稀疏，数量级为0.0000001(或)1x10-6。 最佳答案 在c#中，我使用键值对或“字典”来存储稀疏填充数组。我认为对于80个维度，您必须构建一个基于字符串的键。使用单个函数来创建它应该保持一致的key。只需连接一个逗号分隔的维度列表。不幸的是，我不知道一个好的key对，C++的字典库。如果您以前使用过，可能是STL，但我不会推荐它。 关于c
如果我按如下方式在Eigen中设置SparseMatrix条目的值:sparse_matrix->coeffref(10,10)=0;这实际上会缩小矩阵所需的存储空间，还是会尝试存储0并在那里用完4个字节(假设为整数类型)？如果答案是后者，我如何将列设置为0，以便它不使用任何额外空间？另外，像这样的东西呢:typedefEigen::TripletTripletType;std::vectort;for(inti=0;ipush_back(TripletType(i,j,0);}}sparse_matrix->setFromTriplets(t);这会导致稀疏矩阵中出现显式零吗？
