sparse-matrix

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提升ublas::compressed_matrix应该只为非零元素分配空间。但在下面的例子中，我得到了奇怪的结果。 #include <boost/numeric/ublas/matrix_sparse.hpp> #include <boost/numeric/ublas/io.hpp> using namespace std; using namespace boost::numeri

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boost压缩矩阵基础

我很困惑boost :: compressed_matrix是如何工作的。假设我声明这样的compressed_matrix： boost::numeric::ublas::compressed_matrix<double> T(1000, 1000, 3*1000); 这为1000x1000矩阵中的3 * 1000个元素分配空间。现在我该如何给它提供非零元素的位置？何时以及如何设置非零元素？

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如何排序大型稀疏矩阵，然后在matlab中输出结果？

我必须处理大小为6004 * 17842（doc * terms）的大型稀疏矩阵。函数find（）试图获取它的行，列和值，结果以ascii形式保存。但这些条款并未在每个文件中排序。任何人都可以建议我一种方法来排序矩阵和导出排序的结果吗？

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关于相关功能的数据结构的建议

我们有一组文档，每个文档都有一组功能。给定特征A，我们需要知道在同一个文档中具有特征B的概率是多少。我想构建一个概率矩阵，s.t： M（i，j）=在文档中具有特征B的概率，假设特征A在那里。但是，我们有一个附加要求：鉴于特征A在文档中，所有具有概率> P的特征在同一个文档中。尽管所有我能想到的是一个概率矩阵的稀疏矩阵，并且在计算之后，对于遍历所有列的每个特征，按P排序，并将其保存在某个链

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HDF5中的稀疏阵列支持

我需要以某种方式在磁盘上存储512^3阵列，而我目前使用HDF5。由于阵列稀疏，很多磁盘空间被浪费了。 HDF5是否提供对稀疏数组的支持？

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使用CUDA有稀疏矩阵线性方程的解的有效实现吗？

使用CUDA的稀疏矩阵线性方程有解的任何有效实现吗？

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T-SQL：SELECT INTO稀疏表？

我正在将大量空表迁移到SQL Server 2008. 这些表是一个大逻辑表的垂直分区。问题是这个逻辑表有1024个以上的列。鉴于大多数字段为空，我打算使用一个稀疏表。对于我所有的表，到目前为止我一直在使用SELECT ... INTO，它一直工作得很好。但是，现在我有“CREATE TABLE失败，因为表'MyBigTable'中的列'xyz'超过了最多1024列”。有没有什么办法可以

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Haskell中的任何稀疏线性代数包？

是否有任何包执行稀疏线性代数计算，可能基于快速和高效的C库？我搜索了Hackage，但是我没有发现任何东西：使用GSL，BLAS和LAPACK的hmatrix很好，但似乎没有包含特殊算法来解决线性系统和稀疏矩阵的特征值/向量问题。我想找什么，它是类似于scipy中的sparse.linalg模块。谢谢！

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如何用Perl高效填充N×M网格？

我有一个Perl脚本，它解析数据文件并写入5个输出文件，填充1100 x 1300网格。剧本的作品，但在我看来，这是笨拙的，可能是无效的。该脚本也是继承代码，我修改了一些代码以使其更具可读性。尽管如此，这是一团糟。目前，该脚本读取数据文件（〜4MB），并将其放入数组。然后循环遍历数组解析其内容并将值推送到另一个数组，最后将其打印到另一个for循环中。如果某个点没有找到值，则打印9999.零点是可

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有效的方式来建立

我一直在使用numpy的Python中下面的代码对角稀疏矩阵： p = np.diag(1.0/np.array(x)) 我怎样才能改变它来获得稀疏矩阵p2与作为p相同的值，而无需创建p第一？