稀疏的函数是intrisically慢?

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Jiangtao陆 2020年5月7日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/523719-sparse-function-is-intrisically-slow

评论道: 刘盈芝2022年3月19日

我是建筑使用功能的稀疏矩阵稀疏(I, J、V、N, N)

I, J和V已经一个列向量。我检查了之前的问题,似乎已经最好的方法。但是,需要extreamely长时间如果e5趋近于1。

任何方式?谢谢!

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Bjorn Gustavsson 2020年5月7日

我没有任何明显的“奇怪”在运行这段代码:

                               纳尔= 10。^ [1:8];
                              
                               为i1 = 1:元素个数(纳尔),
                              
                               iRows =兰迪(纳尔(i1),纳尔(i1), 1]);
                              
                               iCols =兰迪(纳尔(i1),纳尔(i1), 1]);
                              
                               瓦尔斯= randn([纳尔(i1), 1]);
                              
                               抽搐,M =稀疏(iRows、iCols Vals,纳尔(i1),纳尔(i1)); toc
                              
                               结束
                              
                               运行时间是0.014283秒。
                              
                               运行时间是0.000035秒。
                              
                               运行时间是0.000135秒。
                              
                               运行时间是0.001263秒。
                              
                               运行时间是0.014471秒。
                              
                               运行时间是0.167366秒。
                              
                               运行时间是1.779908秒。
                              
                               错误使用randn
                              
                               出的内存。为你的选择输入帮助记忆。

时间合理线性增加 N 直到我耗尽内存。置换的输入不会改变时间。(我只知道时机是数量级,我知道不一定是独一无二的)生成的指数。

1 e5 nnz的元素。

詹姆斯Tursa 2020年5月11日

编辑:詹姆斯Tursa 2020年5月11日

为新创建的稀疏矩阵在每个迭代中,生成的值如何?他们是在一个完整的双矢量,你使用相同的索引重建吗?你用的什么版本的MATLAB ?可能有非常快的unnoficial墨西哥人解决方案涉及修改的值如果你急需的速度,但它是有点棘手,没有另一个共享变量展开猛烈的攻击。你如何在您的代码中使用这个下游稀疏矩阵?有任何机会共享数据(例如,从一个= your_sparse_matrix)副本或引用复制(例如,从C {1} = your_sparse_matrix)创建的?我们有多少迭代谈论吗?做所有的稀疏矩阵的值改变每次迭代,或者只有其中一些?

Jiangtao陆 2020年5月12日

编辑:Jiangtao陆 2020年5月12日

matlab.mat

我不清楚这个问题。计算就像:

                               工作。jacValueIndex = numC * (work.g (work.J) 1) +工作;
                              
                               jacValue = df (work.jacValueIndex)。/直流(work.J);
                              
                               江淮=稀疏(工作、work.J jacValue, numC, numC);

我工作和jacValue附加的一个例子

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