matlab 构造 sparse maps矩阵

在 MATLAB 中，可以使用 `sparse()` 函数来构造稀疏矩阵。下面是一个创建稀疏矩阵的示例：

% 创建一个 5x5 的稀疏矩阵
row = [1 2 2 3 4 4 5]; % 行索引
col = [2 1 3 2 1 4 3]; % 列索引
val = [1 2 3 4 5 6 7]; % 值
A = sparse(row, col, val, 5, 5);

在这个例子中，`row`、`col` 和 `val` 分别表示稀疏矩阵中非零元素的行索引、列索引和值。`5, 5` 分别表示稀疏矩阵的行数和列数。最终通过 `sparse()` 函数创建了一个稀疏矩阵 `A`。

你可以根据自己的需求修改 `row`、`col` 和 `val` 数组来构造稀疏矩阵。

相关问题

matlab怎么把sparse矩阵转换成密集矩阵

在MATLAB中，可以使用`full`函数将一个稀疏矩阵转换为密集矩阵。例如，假设`sparse_matrix`是一个稀疏矩阵，可以使用以下代码将其转换为密集矩阵：

dense_matrix = full(sparse_matrix);

这将返回一个与`sparse_matrix`具有相同值的密集矩阵`dense_matrix`。注意，如果稀疏矩阵非常大，转换为密集矩阵可能会占用大量内存。

MATLAB中sparse

在 MATLAB 中，`sparse` 函数用于创建稀疏矩阵，即矩阵中大部分元素为 0，只有一小部分元素为非零值。稀疏矩阵可以节省存储空间和计算资源，并且在处理大型矩阵时具有重要的优势。

`sparse` 函数的语法如下：

S = sparse(i, j, s, m, n)

其中，`i`、`j` 和 `s` 是向量，分别表示稀疏矩阵中非零元素的行、列和值，`m` 和 `n` 是矩阵的行数和列数。

例如，创建一个 3x4 的稀疏矩阵，其中非零元素分别为 1、2 和 3，可以使用以下命令：

S = sparse([1 2 3], [2 3 4], [1 2 3], 3, 4)

上述命令将创建一个 3x4 的稀疏矩阵，其中第 1 行第 2 列的元素为 1，第 2 行第 3 列的元素为 2，第 3 行第 4 列的元素为 3，其余元素都为 0。可以使用 `full` 函数将其转换为密集矩阵。

除了使用向量作为输入参数，`sparse` 函数还可以使用其他格式的稀疏矩阵或密集矩阵作为输入参数创建稀疏矩阵。