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稀疏(刚度)矩阵的性能创建

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在云计算领域中，稀疏矩阵的性能创建是指在处理稀疏矩阵时，如何高效地创建和操作这种特殊类型的矩阵。

稀疏矩阵的性能创建可以通过以下几个方面来考虑和优化：

数据结构选择：选择合适的数据结构来存储稀疏矩阵可以提高性能。常用的数据结构包括压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）、压缩稀疏列（Compressed Sparse Column，CSC）等。这些数据结构可以有效地存储稀疏矩阵，并提供快速的访问和操作。
创建算法优化：针对稀疏矩阵的创建过程，可以通过优化算法来提高性能。例如，可以采用稀疏矩阵的特性，跳过零元素的创建和存储，从而减少内存占用和计算开销。
并行计算：利用云计算平台的并行计算能力，可以将稀疏矩阵的创建过程并行化，提高创建性能。通过将矩阵的不同部分分配给多个计算节点并行处理，可以加快创建速度。
算法加速：对于一些特定的稀疏矩阵操作，可以利用一些优化算法来加速计算过程。例如，针对稀疏矩阵的乘法操作，可以使用快速稀疏矩阵乘法算法（如CSR格式的乘法算法）来提高计算性能。

稀疏矩阵的性能创建在很多领域都有应用，特别是在大规模数据处理、图像处理、自然语言处理等领域。例如，在图像处理中，稀疏矩阵可以用于表示图像的像素信息，通过优化的创建和操作算法，可以提高图像处理的效率和速度。

腾讯云提供了一系列与稀疏矩阵相关的产品和服务，例如：

腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云的大数据处理平台，可以支持稀疏矩阵的创建和处理，提供高性能的分布式计算能力。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：腾讯云的人工智能平台，提供了丰富的机器学习和深度学习工具，可以用于稀疏矩阵相关的算法和模型训练。详情请参考：腾讯云人工智能平台（AI Lab）

以上是关于稀疏矩阵性能创建的一些基本概念、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。希望对您有所帮助！

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稀疏矩阵的存储

【问题描述】稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。...【基本要求】以三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。 ?...稀疏矩阵加减法例子【Talk is cheap, show you the code】 #include // By Titan 2020-03-30 using namespace

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推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...，可以获得时间和空间的最佳性能。...创建一个完整的矩阵并将其转换为一个稀疏矩阵 some_dense_matrix = np.random.random(600, 600) some_sparse_matrix = sparse.csr_matrix...创建一个空的稀疏矩阵 # format: csr_matrix((row_len, col_len)) empty_sparse_matrix = sparse.csr_matrix((600, 600...)) 注意，我们不应该创建一个空的稀疏矩阵，然后填充它们，因为csr_matrix被设计为一次写、一次读多。

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【踩坑】探究PyTorch中创建稀疏矩阵的内存占用过大的问题

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如何写成高性能的代码（三）：巧用稀疏矩阵节省内存占用

，这个矩阵是一个明显的稀疏矩阵。...稀疏矩阵的存储方式及优化直接存储为二维矩阵直接使用二维矩阵会简单直接地存储整个电子表格，这样你不必每次都创建或删除一段内存。...如果我们在项目开发中需要存储类似结构的数据，稀疏矩阵这种存储方式，无论从时间还是空间上都能大大的提成性能。...由于底层采用了稀疏矩阵来优化存储，SpreadJS在前端页面中，实现了100W级别数据秒级响应的能力：纯前端百万级数据请求、加载、筛选和排序点击此处可以在线体验：性能演示同时，结合SpreadJS...中使用的Canvas 绘制模型，双缓存画布渲染等专利技术，让SpreadJS的前端性能相比于同类产品遥遥领先。

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https://blog.csdn.net/tkokof1/article/details/82895970 本文简单描述了一种稀疏矩阵的实现方式,并与一般矩阵的实现方式做了性能和空间上的对比...[,] m_elementBuffer; } 实现方式简单直观,但是对于稀疏矩阵而言,空间上的浪费比较严重,所以可以考虑以不同的方式来存储稀疏矩阵的各个元素....纵坐标是数据比值(普通矩阵的对应数值/稀疏矩阵的对应数值),各条折线代表不同的矩阵密度(矩阵非0元素个数/矩阵所有元素个数)....结论当矩阵密度较小时(...0.016),稀疏矩阵的运算效率便开始低于普通矩阵,并且内存占用的优势也变的不再明显,甚至高于普通矩阵.考虑到矩阵的临界密度较低(0.016,意味着10x10的矩阵只有1-2个非0元素),所以实际开发中不建议使用稀疏矩阵的实现方式

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【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR）

对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...稀疏矩阵的压缩存储——三元组表【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）矩阵压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）是一种常用的稀疏矩阵存储格式。...CSR存储格式的主要优点是有效地压缩了稀疏矩阵的存储空间，只存储非零元素及其对应的行和列信息。此外，CSR格式还支持高效的稀疏矩阵向量乘法和稀疏矩阵乘法等操作。...接受矩阵的行数、列数和非零元素的个数作为参数，并返回创建的CSR矩阵。

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有限元| 梁单元的另一种刚度矩阵

在梁单元的4个节点自由度中，和的单位不同，现在用 \hat{\theta} = l\theta \quad (1) 将单位统一起来。其中是单元长度。...梁的挠度 \begin{split} \omega &= N_1\omega_1 + N_2\hat{\theta_1} + N_3\omega_2 + N_4\hat{\theta_2} \\ &=...} \hat{\mathbf d}\\ \end{split} \quad (4) 其中 \hat{\mathbf B} = [-6+12\xi,4-6\xi,6-12\xi,2-6\xi] 单元刚度矩阵...，采用一个单元，则单元刚度方程为 \frac {2EI}{l^3}\begin{bmatrix} 6& 3& -6& -3 \\ -3& 2& 3& 1 \\ -6& 3& 6& 3 \\ -3& 1&...有限元法把复杂结构离散到有限个单元，再把这种理想化的假定和力学控制方程施加于结构内部的每一个单元，然后通过单元分析组装得到结构总刚度方程，通过边界条件和其他约束解得每个单元的反应，这样就可以避免直接建立复杂结构的力学和数学模型了

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二维数组与稀疏矩阵的互转

sum=2 原始二维数组转换的稀疏矩阵为: 11 11 2 1 2 1 2 3 2 稀疏矩阵转二维数组的结果为: 0 0 0 0 0 0 0...创建稀疏矩阵 int sparseArr[][] = new int[sum + 1][3]; // 3....输出稀疏矩阵 System.out.println("原始二维数组转换的稀疏矩阵为:"); // 遍历数组 for (int i = 0; i < sparseArr.length...根据稀疏矩阵的第一行数据创建原始二维数组 int row = sparseArr[0][0]; int col = sparseArr[0][1]; //...读取稀疏矩阵为创建二维数组赋值 for (int i = 1; i < sparseArr.length; i++) { int r = sparseArr[i

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单细胞分析过程中的稀疏矩阵删减

print("cell_ID_len : " + str(rna_count.shape[1])) ### 获取表达矩阵细胞数# 重新写出 DataFrame 为 10X 格式的 sparse matrix...mtx_in: with gzip.open( os.path.join(outdir, "matrix.mtx") + ".gz", "wb" ) as mtx_gz: # 创建一个读写文件...下面是用到的库。...numpy==1.24.3pandas==2.0.1scipy==1.11.4结论总而言之但是读进去了，但是也是真慢啊...引用python 和 R 写出表达矩阵为稀疏矩阵 matrix.mtx.gz...的方法-CSDN 博客「单细胞转录组系列」如何从稀疏矩阵中提取部分数据进行分析_单细胞稀疏矩阵-CSDN 博客

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【数据结构】数组和字符串（六）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏列（Compressed Sparse Column,CSC）

但是对于特殊矩阵，如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储，会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况，这样会造成很大的空间浪费。...对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...稀疏矩阵的压缩存储——三元组表【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 e....压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）矩阵【数据结构】数组和字符串（五）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——压缩稀疏行（CSR） f....接受矩阵的行数、列数和非零元素的个数作为参数，并返回创建的CSC矩阵。

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平面四边形等参单元(Q4)的刚度矩阵

坐标系(物理坐标系)下Q4单元的刚度矩阵为此时应变矩阵是的函数其中单元刚度矩阵，等效节点荷载，单元应力，应变等物理量是通过坐标系表达，而在计算时却是在坐标系下。...因此此时应变矩阵是的函数两个坐标系下坐标转换的桥梁为其中是坐标系中单元四个顶点坐标，是形函数坐标系中任意函数在坐标系的表达式为，根据链式求导法则...或者其中，是雅可比矩阵其中由此可得将换成形函数例如在坐标系下则 k是矩阵，若将看作函数，则也是列阵。...注意是积分点的坐标。等参数单元（简称等参元）就是对单元几何形状和单元内的参变量函数采用相同数目的节点参数和相同的形函数进行变换而设计出的一种单元类型。...优点：由于等参变换的采用使等参单元的刚度、质量、阻尼、荷载等特性矩阵的计算在规则域内进行，因此不管矩阵表示的被积函数如何复杂，仍然可知以方便地采用标准化的数值积分方法计算。

2.7K1 1

CSR存储刚度矩阵

CSR（Compressed Sparse Row Storage Format）是一种非常有效的稀疏矩阵的存储方法，它按行将稀疏矩阵存储在一个一维实型数组中，另外需要建立2个整形一维数组，一个整形数组按行存储每个非零元素所在列的位置...，另一个整形数组存储矩阵每行第一个非零元素所在的位置。...例如，对稀疏矩阵A采用CSR存储 ? 当刚度矩阵规模很大时，CSR存储节约内存的优势能够很好的体现出来。用迭代法求解方程组，刚度矩阵不会产生填充，即零元素位置经迭代计算后还是零元素。...并且在计算过程中主要是矩阵和向量的乘积或者向量之间的点积，刚度矩阵结构不会发生变化，因此，CSR存储方式是采用迭代法求解方程组时刚度矩阵的一种有效存储方式。点击一维变带宽查看一维变带宽存储刚度矩阵。

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基于稀疏大规模矩阵的多目标进化算法简介

简介可以看到本文的特色图片是个极度稀疏连接的神经网络，它是由我们即将介绍论文中的算法SparseEA得到的。...论文提出了一种解决大规模稀疏问题的多目标算法，大规模稀疏存在于许多领域：机器学习、数据挖掘、神经网络。...作者主要讨论了四个具体的问题 ①特征选择 ②模式挖掘 ③关键节点检测 ④神经网络训练上面四个问题虽然存在于不同领域，但是它们都属于多目标问题，它们的pareto面的解集都是稀疏的。...算法的贡献 ①设计了新的种群初始化策略（根据稀疏大规模特性，能够获得一个很好的前沿面） ②设计了新的基于pareto解集稀疏性的遗传算子具体算法算法框架类似于NSGA2的框架 ?...因此，生成的子代不会有同样数量的0和1，并且可以保持子代的稀疏度。 ? 采用交叉变异后的结果： ? 可以看到，通过此策略，提高了稀疏度，被置为1的维度越来越少。

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scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...：如果想创建一个新的稀疏矩阵，lil_matrix，dok_matrix和coo_matrix会比高效，但是它们不适合做矩阵运算。...如果想做矩阵运算，例如矩阵乘法、求逆等，应该用 CSC 或者 CSR 类型的稀疏矩阵。...(j) # 返回矩阵列j的一个拷贝，作为一个(mx 1) 稀疏矩阵 (列向量) mat.getrow(i) # 返回矩阵行i的一个拷贝，作为一个(1 x n) 稀疏矩阵 (行向量) mat.nonzero

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Rust的一些科学计算相关经验（稀疏矩阵计算的相关生态仍有很大欠缺）

结论因为现阶段Rust生态里没有什么靠谱的稀疏矩阵计算库，所以你的科学计算里包含稀疏矩阵求解形如[A]{x} = {B}或是需要求稀疏矩阵[A]的逆矩阵，又不希望造轮子的话，我完全不推荐使用Rust作为你的编程语言...直接求解{u}可以利用[k]矩阵的稀疏性进行迭代法求解，可以显著降低计算量。模型原型为Shi et al. 2017描述的关于斜拉索-阻尼器系统的有限差分格式，考虑阻尼器刚度与拉索抗弯刚度的影响。...刚度矩阵[K]为五对角矩阵。五对角线上的元素均不为0。主对角线上除了首尾元素均相等，偏移量为1与-1的对角线上除了尾元素均相等，偏移量为2与-2的对角线上的元素均相等。...所以大概是触发了什么奇怪的优化吧？大概是五对角矩阵的逆矩阵仍有一定的稀疏性，或是Python求稀疏矩阵逆的迭代法速度过快，python使用逆矩阵法也有很高的速度优势。...纯Rust的性能还是非常可靠的。Rust离动力学的基础科学计算的距离其实就差了一个稀疏矩阵求解Ax=B。但这个确实又很难。nalgebra的库如果能再给力一点支持稀疏矩阵求解那就真的太香了。

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