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Sparse Matrices

基本稀疏矩阵，重新排序算法，迭代方法，稀疏线性代数

稀疏矩阵提供有效的存储双倍的or逻辑具有很大比例的零的数据。尽管满的（或者稠密）矩阵将每个元素存储在内存中，无论价值如何，疏矩阵仅存储非零元素及其行索引。因此，使用稀疏矩阵可以显着减少数据存储所需的内存量。

All MATLAB®内置算术，逻辑和索引操作可以应用于稀疏矩阵或稀疏和完整矩阵的混合物。稀疏矩阵上的操作返回稀疏矩阵和完整矩阵上的操作返回完整矩阵。有关更多信息，请参阅Computational Advantages of Sparse Matricesand构建稀疏的矩阵。

职能

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Spalloc 为稀疏矩阵分配空间
Spdiags 提取非零的对角线，并创建稀疏带和对角线矩阵
斯皮尔 稀疏身份矩阵
普通 稀疏均匀分布的随机矩阵
普兰德 稀疏正态分布随机矩阵
Sprandsym 稀疏的对称随机矩阵
疏 创建稀疏矩阵
spconvert Import from sparse matrix external format
ISSPARSE 确定输入是否稀疏
NNZ Number of nonzero matrix elements
nonzeros 非零矩阵元素
nzmax 分配给非零矩阵元素的存储量
Spfun 将功能应用于非零稀疏矩阵元素
我的光芒 Replace nonzero sparse matrix elements with ones
spparms Set parameters for sparse matrix routines
spy Visualize sparsity pattern of matrix
find 查找非零元素的索引和值
满的 将稀疏矩阵转换为完整存储
解剖 嵌套解剖排列
amd 近似最小度置换
科拉姆 Column approximate minimum degree permutation
科尔珀姆 Sparse column permutation based on nonzero count
dmperm Dulmage-Mendelsohn decomposition
兰德珀 整数的随机排列
Symamd 对称近似最小度排列
SYMRCM Sparse reverse Cuthill-McKee ordering
PCG 求解线性方程的系统 - 预处理共轭梯度方法
lsqr 求解线性方程系统 - 最小二乘法
微矿 求解线性方程系统 - 最小残留方法
symmlq 线性方程的求解系统 - 对称LQ方法
转基因 Solve system of linear equations — generalized minimum residual method
比奇 求解线性方程系统 - 双缀合物梯度方法
Bicgstab Solve system of linear equations — stabilized biconjugate gradients method
Bicgstabl 求解线性方程系统 - 稳定的双缀合物梯度（L）方法
CGS 求解线性方程系统 - 共轭梯度平方法
qmr Solve system of linear equations — quasi-minimal residual method
TFQMR Solve system of linear equations — transpose-free quasi-minimal residual method
equilibrate 矩阵缩放以改善调理
Ichol 不完整的cholesky分解
ilu Incomplete LU factorization
特征 特征值和特征向量的子集
SVD 单数值和向量的子集
正常 2-符号估计
condest 1-norm condition number estimate
喷洒 结构排名
eTree 消除树
symbfact 符号分解分析
spaugment 形成最小二乘增强系统
dmperm Dulmage-Mendelsohn decomposition
etreeplot Plot elimination tree
TREELAYOUT Lay out tree or forest
treeplot 树的绘图图片
GPLOT Plot nodes and edges in adjacency matrix
unmesh 将边缘矩阵转换为坐标和拉普拉斯矩阵

话题