在Matlab中添加稀疏矢量一片茂密的矢量

假设我有一个高维向量v致密且另一个高维向量x是稀疏的，我想要做的，看起来像在Matlab中添加稀疏矢量一片茂密的矢量

V = V的操作+ X

理想的情况下，因为一个需要更新只能选择v几个条目这个操作应该是快，但它仍然是考虑的，甚至当我宣布X是稀疏的时间量好。我试图用v完全是以及V IN稀疏的形式，并且都是相当缓慢。

我也试图通过调用查找，然后更新在原有的矢量循环来提取稀疏向量x的指数。这比上述操作更快，但是有一种方法可以用更少的代码来实现。

感谢

2016-03-08 user1189053

这个问题也可能是有用的：设定的稀疏许多值快速路矩阵（http://stackoverflow.com/questions/32443031/fast-way-to-set-many-values-of-sparse-matrix/32443174） – Adriaan

从Matlab documentation（强调矿）报价：

二元运算产生稀疏的结果，如果两个操作数都很少，如果两个全部结果都满了。对于混合操作数，除非操作保留稀疏性，否则结果将为满。 如果S是稀疏和F是满的，则S + F，S * F和F \ S是满的，而S. * F和S & F是稀疏的。在某些情况下，结果可能是，即使矩阵有几个零个元素稀少。

因此，如果您想保留x稀疏，我想使用逻辑索引更新v与x是最好的非零值。这里是显示无论是逻辑索引或明确full -ing x样本函数最好（至少在我R2015a安装）：

function [] = blur() 

    n = 5E6; 
    v = rand(n,1); 
    x = sprand(n,1,0.001); 
    xf = full(x); 
    vs = sparse(v); 

    disp(['Full-Sparse: ',num2str(timeit(@() v + x)  ,'%9.5f')]); 
    disp(['Full-Full:  ',num2str(timeit(@() v + xf)  ,'%9.5f')]); 
    disp(['Sparse-Sparse: ',num2str(timeit(@() vs + x)  ,'%9.5f')]); 
    disp(['Logical Index: ',num2str(timeit(@() update(v,x)),'%9.5f')]); 

end 

function [] = update(v,x) 

    mask = x ~= 0; 
    v(mask) = v(mask) + x(mask); 

end

来源

2016-03-08 19:23:01 TroyHaskin

感谢您的答复。这相当快。在我的实验中，比for循环方法更快，代码更少。 – user1189053

在Matlab中添加稀疏矢量一片茂密的矢量

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