Preguntas etiquetadas con sparse-matrix

Tengo que resolver varios problemas desafiantes de optimización global no convexo. Actualmente uso la Caja de herramientas de optimización de MATLAB (específicamente, fmincon()con algoritmo = 'sqp'), que es bastante eficaz . Sin embargo, la mayor parte de mi código está en Python, y me encantaría...

Los sistemas lineales dispersos aparecen con frecuencia creciente en las aplicaciones. Uno tiene muchas rutinas para elegir para resolver estos sistemas. En el nivel más alto, existe una línea divisoria entre los métodos directos (p. Ej., Eliminación gaussiana escasa o descomposición de Cholesky,...

EDITAR: Estoy probando si algún valor propio tiene una magnitud de uno o más. Necesito encontrar el valor propio absoluto más grande de una gran matriz dispersa, no simétrica. He estado usando la eigen()función de R , que usa el algoritmo QR de EISPACK o LAPACK para encontrar todos los valores...

Tengo matrices y G . A es escaso y es n × n con n muy grande (puede ser del orden de varios millones). G es una matriz alta de n × m con m bastante pequeño ( 1 < m < 1000 ) y cada columna solo puede tener una sola 1 entrada con el resto siendo 0 's, de tal manera que G T G = I . A es enorme,...

Me preguntaba si existe un método rápido y eficiente para encontrar el número de no ceros de antemano por multiplicación de matrices escasa asumiendo ambas matrices están en formato CSC o RSE. Sé que hay uno en el paquete smmp, pero necesito algo que ya esté implementado en C o C ++. Cualquier...

Estoy escribiendo una pequeña biblioteca para cálculos de matriz dispersos como una forma de enseñarme a mí mismo a hacer el mejor uso de la programación orientada a objetos. He trabajado muy duro para tener un buen modelo de objetos, donde las partes (matrices dispersas y los gráficos que...

Me gustaría saber si hay una manera rápida de calcular la distancia euclidiana de dos vectores en Octave. Parece que no hay una función especial para eso, así que ¿debería usar la fórmula con

Estoy desarrollando un código más grande para realizar cálculos de valores propios de enormes matrices dispersas, en el contexto de la física computacional. Pruebo mis rutinas contra el oscilador armónico simple en una dimensión, ya que los valores propios son bien conocidos analíticamente. Al...

Estoy tratando de resolver una ecuación de Poisson en 2D por diferencias finitas. En el proceso, obtengo una matriz dispersa con solo variables en cada ecuación. Por ejemplo, si las variables fueran , entonces la discretización produciría:5 55 55UUU Ui - 1 , j+ Ui + 1 , j- 4 Ui , j+ Ui , j - 1+ Ui...

Me pregunto si el algoritmo de Thomas es la forma más rápida (¿probablemente?) De resolver un sistema tridiagonal disperso simétrico que domina diagonalmente en términos de complejidad algorítmica (no busca paquetes de implementación como LAPACK, etc.). Sé que tanto el algoritmo de Thomas como la...

Tengo dos gráficos con casi n ~ 100000 nodos cada uno. En ambos gráficos, cada nodo está conectado a exactamente otros 3 nodos, por lo que la matriz de adyacencia es simétrica y muy escasa. La parte difícil es que necesito todos los valores propios de la matriz de adyacencia pero no los vectores...

Necesito resolver el mismo sistema lineal disperso (300x300 a 1000x1000) con muchos lados derechos (300 a 1000). Además de este primer problema, también me gustaría resolver diferentes sistemas, pero con los mismos elementos distintos de cero (solo valores diferentes), es decir, muchos sistemas...

Enumere el paquete de Python (petsc4py, etc.) y los pocos solucionadores directos que admite. Una respuesta (community-wiki) por paquete, por

¿La multiplicación de matrices (Mat * Mat y Mat * Vec) se escala con el número de ceros o con el tamaño de la matriz? O alguna combinación de los dos. ¿Qué pasa con la forma? Por ejemplo, tengo una matriz de 100 x 100 con 100 valores, o una matriz de 1000 x 1000 con 100 valores. Al cuadrar estas...

¿Compilar PETSc con una biblioteca externa BLAS / LAPACK afecta significativamente el rendimiento en matrices dispersas, o solo usa esas bibliotecas para matemáticas de matriz

Actualmente estoy trabajando para resolver sistemas simétricos muy grandes (pero no positivos definidos), generados por algunos algoritmos determinados. Estas matrices tienen una buena dispersión de bloques que se puede usar para la resolución paralela. Pero no puedo decidir si debería usar un...

Por ejemplo, las bibliotecas de matriz dispersa de C ++ que utilicé: Eigen y SuiteSparse, parecen no tener ninguna funcionalidad SVD para la matriz dispersa. Entonces, curioso, ¿es SVD más difícil que QR / LU para una matriz

Estoy trabajando en un gran sistema de ecuaciones lineales dispersas mal acondicionado. Quiero usar aritmética doble-doble o aritmética cuádruple-doble para resolverlos. Sé que hay un paquete llamado MPACK desarrollado por Nakata, Maho, que puede realizar cálculos algebraicos lineales numéricos...

Dada una matriz dispersa genérica con m << n (corrección: m ≪ n 2 ) elementos distintos de cero (típicamente m ∈ O ( n ) ). A es genérico en el sentido de que no tiene propiedades específicas (por ejemplo, definición positiva), y no se supone ninguna estructura (por ejemplo, bandas).A ∈ Rn ×...

Supongamos que tengo el sistema lineal original grande y disperso: . Ahora, no tengo A - 1 ya que A es demasiado grande para factorizar o cualquier tipo de descomposición de A , pero supongo que tengo la solución x 0 encontrada con una solución iterativa.Ax0=b0UNAX0 0=si0