sparse-matrix

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    是否有任何算法可以並行地進行稀疏(例如CSR或座標)矩陣的高效創建(元素填充)?

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    你覺得呢?什麼會更快,速度更快:在GPU或CPU(多線程)上執行稀疏矩陣(CSR)乘法(使用向量)?

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    我在此包中看到2個稀疏矩陣的實現。 OpenMapRealMatrix SparseFieldMatrix 二者都記錄爲 「基於開放稀疏矩陣實現解決地圖」。 你知道兩者之間有什麼不同嗎?此外,以快速方式迭代所有條目的最佳方式是什麼(這意味着迭代非零元素)。 謝謝!

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    我需要以某種方式在磁盤上存儲512^3陣列,而我目前使用HDF5。由於陣列稀疏,很多磁盤空間被浪費了。 HDF5是否提供對稀疏數組的支持?

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    使用CUDA的稀疏矩陣線性方程有解的任何有效實現嗎?

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    我正在將大量空表遷移到SQL Server 2008. 這些表是一個大邏輯表的垂直分區。 問題是這個邏輯表有1024個以上的列。 鑑於大多數字段爲空,我打算使用一個稀疏表。 對於我所有的表,到目前爲止我一直在使用SELECT ... INTO,它一直工作得很好。 但是,現在我有「CREATE TABLE失敗,因爲表'MyBigTable'中的列'xyz'超過了最多1024列」。 有沒有什麼辦法可以

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    我有兩個文件: File_1 Head;track1;track2;track3; date1;vol2;vol4;vol9; date2;vol5;vol0;vol1; date3;vol7;vol2;vol5; File_2 Head1 trackV1 track1 trackV2 track2 trackV3 track3 我想分享File_1並存儲在單獨的文件的結果。使

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    在Matlab中,如果我仍然需要進行大量計算,並且大約25%的數組是非零,那麼在什麼時候稀疏陣列比正常陣列好?

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    我正在實施一個壓縮行格式的稀疏矩陣類。這意味着我有固定數量的行,每行包含多個元素(對於不同的行,這個數字可以不同,但​​在矩陣初始化後不會改變。 是否適合通過向量載體或將在某種程度上片段的記憶? 我對子級如何落實這一分配,所以我將有記憶一個大截? 感謝您分享您的智慧! 德克

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    我一直在使用numpy的Python中下面的代碼對角稀疏矩陣: p = np.diag(1.0/np.array(x)) 我怎樣才能改變它來獲得稀疏矩陣p2與作爲p相同的值,而無需創建p第一?