sparse-matrix

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我有两台装有VMware Server的双胞胎CentOS 5.4服务器。假设我总是对我的VMware虚拟机使用稀疏文件，将虚拟机文件从一台服务器复制到另一台服务器的最可靠和最快速的方法是什么？由于vm的文件非常大（50 GB），因此它们很难复制，但由于它们是稀疏文件，我认为可以采取一些措施来提高复制速度。

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重载操作符[]为稀疏向量

我试图在C创建一个“稀疏”载体类++，像这样： template<typename V, V Default> class SparseVector { ... } 在内部，它会被一个std::map<int, V>（表示，其中V是存储的值类型）。如果地图中没有元素，我们将假设它等于来自模板参数的值Default。但是，我无法重载下标操作符[]。我必须重载[]运算符，因为我将此

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R最成熟的稀疏矩阵包？

R至少有两个稀疏矩阵包。我正在研究这些问题，因为我正在处理的数据集太大而且稀疏，无法适应内存密集表示。我想要基本的线性代数例程，以及能够轻松编写C代码来对它们进行操作的能力。哪个库是最成熟和最好用的？到目前为止，我发现 Matrix其中有许多反向相关性，这意味着它是最广泛的一种。 SparseM它没有那么多的反向缩放。各种图形库可能有它们自己的（隐式）版本;例如igraph和network（后

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C＃的稀疏线性代数解算器＃

我正在研究Goldenthal et.al在C＃中不可伸展的布料算法的实验实现。首先，我使用Math.NET铱星来组装和求解矩阵，但是很快就用dnAnalytics替代了它，因为后者允许我重用矩阵，几乎消除了进一步的内存分配，这对实时性能很重要（小布）或一般的迭代求解。问题是dnAnalytics中的求解器（主要感兴趣的是LU和Bi-CG）仍然在幕后分配矩阵和向量，而不是重新使用过去的分配。

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存储稀疏矩阵的数据结构

我需要对稀疏矩阵进行一些数学运算。我注意到使用数组可能不是最有效的方式来利用我的记忆，尤其是因为矩阵可能有超过200行。我也考虑过使用链表，但我不确定这会更好。有没有适合这种情况的数据结构[方法]。

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我遇到了java中的指针问题。我该如何解决java.lang.NullPointerException？

这是一种从Java中的Sparse Matrix获取元素的方法。我不断收到java.lang.NullPointerException错误。我查看了代码并找不到错误。 public int getElement(int row,int col){ int result = 0; MatrixEntry matrixentry = null; if ((row >= 0

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使用NA默认条目创建（和访问）稀疏矩阵

在了解了options for working with sparse matrices in R之后，我想使用Matrix包从以下数据框创建稀疏矩阵，并让所有其他元素为NA。 s r d 1 1089 3772 1 2 1109 190 1 3 1109 2460 1 4 1109 3071 2 5 1109 3618 1 6 1109 38 7 我知道我可以创建具有以下稀疏矩

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在C＃中有没有存储优化的稀疏矩阵实现？

在C＃中有没有存储优化Sparse Matrix实现？

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访问提升sparse_matrix元素似乎阻止程序

我有一个奇怪的错误，我希望更多的经验程序员可能有一些洞察。我正在使用boost ublas稀疏矩阵，特别是mapped_matrix，并且最终发生了一个间歇性错误，但不是程序的初始阶段。这是一个大的程序，所以不能发布所有的代码，但其核心思想是，我称之为属于一个特定类的函数： bool MyClass::get_cell(unsigned int i, unsigned int j) const

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通过两个稀疏矩阵迭代

我正在使用boost sparse矩阵来保存bool's并试图编写一个比较函数来将它们存储在地图中。这是一个非常简单的比较功能。基本上，这个想法是将矩阵看作一个二进制数（在被平面化成一个向量之后）并根据该数值进行排序。这可以通过这种方式来完成： for(unsigned int j = 0; j < maxJ; j++) { for(unsigned int i = 0; i < ma