主要内容

稀疏矩阵

基本稀疏矩阵，重排序算法，迭代法，稀疏线性代数

稀疏矩阵提供了高效的存储双或逻辑0占很大百分比的数据。而完整的(或密集的)矩阵将每个元素存储在内存中，而不管其值如何，稀疏的矩阵只存储非零元素及其行下标。出于这个原因，使用稀疏矩阵可以显著减少数据存储所需的内存量。

所有MATLAB®内置的算术、逻辑和索引操作可以应用于稀疏矩阵，或者稀疏矩阵和完整矩阵的混合。对稀疏矩阵的操作返回稀疏矩阵，对全矩阵的操作返回全矩阵。有关更多信息，请参见稀疏矩阵的计算优势而且构造稀疏矩阵．

功能

全部展开

spalloc 为稀疏矩阵分配空间
spdiags 提取非零对角线并创建稀疏带和对角线矩阵
speye 稀疏单位矩阵
sprand 稀疏均匀分布随机矩阵
sprandn 稀疏正态分布随机矩阵
sprandsym 稀疏对称随机矩阵
稀疏的 创建稀疏矩阵
spconvert 从稀疏矩阵导入外部格式
issparse 确定输入是否稀疏
nnz 非零矩阵元素的个数
非零 非零矩阵元素
nzmax 为非零矩阵元素分配的存储量
spfun 将函数应用于非零稀疏矩阵元素
spones 将非零的稀疏矩阵元素替换为1
spparms 为稀疏矩阵例程设置参数
间谍 可视化矩阵的稀疏模式
找到 查找非零元素的索引和值
完整的 将稀疏矩阵转换为全存储
解剖 嵌套解剖排列
amd 近似最小度排列
colamd 列近似最小度排列
colperm 基于非零计数的稀疏列排列
dmperm Dulmage-Mendelsohn分解
randperm 整数的随机排列
symamd 对称近似最小度排列
symrcm 稀疏逆向Cuthill-McKee排序
pcg 求解线性方程组-预条件共轭梯度法
lsqr 解线性方程组-最小二乘法
minres 解线性方程组-最小残差法
symmlq 求解线性方程组-对称LQ法
巨磁电阻 求解线性方程组-广义最小残差法
bicg 求解线性方程组-双共轭梯度法
bicgstab 求解线性方程组-稳定双共轭梯度法
bicgstabl 求解线性方程组稳定双共轭梯度(l)法
研究生院理事会 求解线性方程组-共轭梯度平方法
qmr 解线性方程组-拟最小残差法
tfqmr 解线性方程组-无转置拟最小残差法
平衡 矩阵缩放改善条件
ichol 不完全Cholesky分解
ilu 不完全LU分解
eigs 特征值和特征向量的子集
圣言会 奇异值和向量的子集
规范 2-norm估计
气孔导度 1范数条件数估计
sprank 结构等级
etree 消除树
symbfact 符号分解分析
spaugment 形成最小二乘增广系统
dmperm Dulmage-Mendelsohn分解
etreeplot 小区消元树
treelayout 布置树木或森林
treeplot 树木分布图
gplot 绘制邻接矩阵中的节点和边
unmesh 将边矩阵转换为坐标矩阵和拉普拉斯矩阵

主题