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当使用you时，您建议使用什么函数来求解稀疏正定线性方程组？我想使用一种直接的方法，我希望对列进行重新排序，以便在系数矩阵的Cholesky分解中尽可能保持稀疏性。scipy.sparse中存在稀疏正定系统的直接求解器吗？scikit.sparse是该走的路吗？
浏览 8提问于2013-07-31得票数 5
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我需要解决一个具有稀疏对称和正定矩阵(2630x2630)的线性系统数百万次。我已经在Mathematica中绘制了矩阵，如下所示。 ? 我选择了LLT分解的Eigen3库来求解线性方程组，与LU等其他方法相比，它的速度要快得多。在配备4.8 GHz处理器的英特尔10700上，系统解决方案耗时0.385894秒。";
} 有没有可能用Eigen3或MKL来加速这个过程？dl=0 编辑 我发现大部分时间都花在填充稀疏矩阵上。使用下面的代码，使用Triple
浏览 107提问于2021-07-13得票数 1
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我想解一个线性方程组，AX = B，其中A是稀疏的，并且是正定的。B是一个矩阵，而不是一个列向量。因此，我必须求解多个线性方程组(具有多个右侧)。如何在Matlab中使用共轭梯度？
浏览 1提问于2014-01-08得票数 4
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我有一个线性方程组AX =B要在MATLAB中求解。我所知道的是A是稀疏的，正定的，对称的。我知道x = A \ b命令行得通，但我不确定MATLAB是否充分利用了A的良好特性，从而使效率最大化。
浏览 3提问于2014-05-07得票数 1
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我正在尝试使用matlab中的预处理共轭梯度来加快速度。我之所以使用这种迭代方法，是因为反斜杠运算符太耗时了。然而，我有一些问题。例如，我想解这个线性方程组，给出如下表达式其中A是稀疏正定矩阵，B也是矩阵。在matlab中，我可以简单地这样做：然而，如果我使用pcg函数，那么我将不得不遍历B的所有列并单独求解如果我只把一列看作b而不是矩阵B，那么
浏览 2提问于2014-01-27得票数 2
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我需要从一个用D编写的程序中求解一个大型的、稀疏的线性方程组。理想情况下，我想要一个具有D风格界面的库，但我怀疑它是否存在。但是，D可以直接访问C API。因此，请推荐一些库来解决具有以下特点的大型稀疏线性方程组：
公开了一个C API.免费/开放源码。最好是非版权，但这不是一个硬的requirement.Well-tested和调试。易于设置和使用。
浏览 0提问于2011-11-16得票数 3
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在每一个递归循环中，我都要求解两个方程：我用这样的方式解决问题：E= inv(B)*A <=> BE = A，求解E.B是正定的，所以我可以用cholesky进行分解，然后求解多个右手边的方程。
这比把B反转然后用它做矩阵乘法要慢
浏览 7提问于2009-05-31得票数 0
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我感兴趣的是求解稀疏复线性系统Ax=b，其中A是复数的平方矩阵，b是复数的向量。如果可能的话，我希望这样一个库被模板化(为了便于安装和使用)-本着的精神
我检出了本征，但我认为它似乎不支持用复稀疏矩阵求解线性方程组(尽管可以在复矩阵上创建和执行基本运算)。有人建议我的另一个技巧是，一个人可以解决这个问题，通过使用(A1 + iA2)(x1 + ix2) = (b1 + ib2)这一事实来求解维数两倍的扩展系统，但是我更喜欢一些简单的黑匣子来完成任务。
浏览 1提问于2013-12-19得票数 3
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解线性方程组的最有效方法
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我有一个(n x n)对称矩阵A和一个(n X 1)向量B，基本上，我只需要求解x的Ax =b，问题是A可能是大质量的。所以我在寻找在C++中解线性方程的最有效的算法。我查看了特征库。求解x=inverse(A)*b似乎也是次优的。uBLAS更快吗？有没有更有效的方法？谢谢。
编辑:矩阵A是正定的，不是稀疏的。
浏览 2提问于2013-11-25得票数 28
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A为15000×15000级，稀疏且对称。B为15000×7500，且不稀疏。解决X问题最快的方法是什么？
我能想到两种方法。
浏览 0提问于2012-10-11得票数 6
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我想知道迭代求解是否是解决线性系统(非稀疏，对称，正定)的更快的方法。这种迭代方法的典型用例是什么？
，对于非稀疏线性系统来说，什么是一个很好的R例子，展示了迭代求解器的优势？
浏览 4提问于2019-10-03得票数 6
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利用特征反演稀疏矩阵
、、、
我试图使用稀疏解作为SimplicialLLT来逆对称正定矩阵并返回它。我从R中得到一个矩阵，用Rcpp连接R和cpp，把这个矩阵作为函数cpp_sparse_solver的一个参数，用sparseView()把它转化为SparseMatrix，声明求解器，用一个恒等矩阵来计算和求解系统
浏览 8提问于2022-11-18得票数 0
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设A是n×n稀疏矩阵，由形式(i，j，a) --具有指数i，j(介于0到n-1之间)的m元组序列表示，a是基础字段F中的值a。
在实际中，用什么算法来求解形式为Ax = b的线性方程组？
浏览 0提问于2018-09-05得票数 2
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我需要将MATLAB代码转换为C++，并且我被困在以下指令中：，其中K是n×n的稀疏矩阵，F是n的列向量。K.lu().solve(F, &x);所以，我要问的是：是否有一种方法来求解线性方程组(MATLAB的mldivide，或'\')，用特征表示C++，K是一个稀疏矩阵？
浏览 3提问于2013-09-16得票数 0
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我一直在想这个问题很长一段时间了，但找不到参考:考虑到一个稀疏矩阵是以CSC (压缩稀疏列)格式存储的，那么Matlab是如何如此快速地转换稀疏矩阵的呢？另外，还验证了稀疏矩阵转换的有效性：
我同意“Roger”和“Milhail”的观点，即设置一个标志对于许多操作来说已经足够了，比如BLAS或稀疏BLAS操作的接口。这是有意义的，因为<
浏览 8提问于2013-05-23得票数 12
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稀疏矩阵LCP
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我用大写字母表示矩阵，用小写字母表示向量。min(rv - (u + Av), v - s) = 0LCP(M, z): min(Bz+q, z) = 0
B不是半
浏览 0提问于2017-07-30得票数 53
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我在寻找一个在R中快速实现稀疏矩阵的NMF方法。rsparse::WRMF函数非常快，但这是因为A中只有正数才用于W和H的逐行计算。
在稀疏矩阵上求解NMF是否
浏览 10提问于2020-11-24得票数 2
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用cupy求解矩形稀疏线性方程组
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我正在尝试使用cupy解决稀疏特征的矩形系统。我知道方阵A的内置函数sparse.linalg.lsqr(A, b)可以做到这一点。然而，我喜欢解决矩形稀疏系统。0.1)print(x)
它给出了矩形系统尺寸不匹配的错误，并且我找不到一个内置的稀疏方法顺便问一下，有没有办法用Tensorflow做到这一点？谢谢你的帮助。我用的是谷歌的一款合作笔记本。
浏览 5提问于2018-08-30得票数 2
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我必须在MATLAB中求解一个线性方程组A*x=B，其中A是对称的，它的元素依赖于指数的差异：Aij=f(i-j)。
我使用迭代求解器，因为A的大小是40000x40000。迭代求解器需要确定产品A*x，其中x是测试解决方案。该乘积的计算结果是一个卷积，因此可以用快速傅里叶变换(cputime ~ Nlog(N)而不是N^2)的方法来实现。有没有现成的程序，我可以用快速傅立叶变换直接评估乘积A*x，而不是卷积？实际上，矩阵A是由3x3块构成的，并且是对
浏览 11提问于2013-11-18得票数 7
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