SparseMatrix()不接受参数
时间: 2023-06-20 22:09:32 浏览: 117
是的,SparseMatrix()是一个无参构造函数,它创建了一个空的稀疏矩阵。如果要创建一个具有特定大小的稀疏矩阵,则需要使用其他构造函数,如下所示:
1. SparseMatrix(int rows, int cols):创建一个指定大小的稀疏矩阵,其中所有元素都为零。
2. SparseMatrix(int rows, int cols, int nonzeros):创建一个指定大小和非零元素数量的稀疏矩阵。
3. SparseMatrix(const SparseMatrix& other):创建一个与另一个稀疏矩阵相同大小和非零元素的稀疏矩阵。
相关问题
Sparse Matrix Toolbox
Sparse Matrix Toolbox是MATLAB中的一个工具箱,用于处理稀疏矩阵。稀疏矩阵是指元素中大部分为0的矩阵。在实际应用中,这种矩阵很常见,例如在图像处理、有限元分析、网络分析等领域。由于稀疏矩阵的存储和计算都比密集矩阵更高效,因此使用稀疏矩阵可以大大提高计算效率。
Sparse Matrix Toolbox提供了一系列函数,用于创建、操作和分析稀疏矩阵。例如,可以使用该工具箱中的函数将密集矩阵转换为稀疏矩阵,计算稀疏矩阵的矩阵乘法、求逆、特征值等等。此外,还可以使用该工具箱中的函数进行稀疏矩阵的可视化和分析,例如计算矩阵的非零元素个数、计算矩阵的带宽等等。
总之,Sparse Matrix Toolbox提供了一系列强大的函数,方便MATLAB用户处理稀疏矩阵。
sparse matrix LU decomposition
Sparse matrix LU decomposition is a technique used to factorize a sparse matrix into two matrices: a lower triangular matrix (L) and an upper triangular matrix (U). This factorization can be used to solve systems of linear equations more efficiently than using the original matrix.
The LU decomposition of a sparse matrix involves finding a permutation matrix (P) such that PA = LU, where A is the original matrix. The permutation matrix is used to re-order the rows of the matrix to reduce fill-in, or the creation of non-zero entries in the factorized matrices.
Once the permutation matrix is found, the LU decomposition can be computed using a variant of Gaussian elimination algorithm. This algorithm operates on the matrix in a row-wise fashion, systematically eliminating entries from the matrix to create the L and U matrices.
Sparse matrix LU decomposition is particularly useful for large sparse matrices, where the computation of the full LU decomposition would be too costly in terms of time and memory.