eigen库稀疏矩阵迭代求解器
时间: 2023-10-15 17:05:53 浏览: 272
SOR迭代法解大型稀疏矩阵
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Eigen库中提供了多种迭代求解稀疏矩阵的方法,其中较常用的有以下几种:
1. BiCGSTAB(双共轭梯度法):适用于对称和非对称矩阵,求解速度较快。
```c++
Eigen::BiCGSTAB<SparseMatrix<double> > solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
2. ConjugateGradient(共轭梯度法):适用于对称正定矩阵,收敛速度较快。
```c++
Eigen::ConjugateGradient<SparseMatrix<double>, Eigen::Lower|Eigen::Upper> solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
3. SparseLU(稀疏LU分解):适用于一般稀疏矩阵,分解后可重复使用,但求解速度较慢。
```c++
Eigen::SparseLU<SparseMatrix<double> > solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
4. SparseQR(稀疏QR分解):适用于一般稀疏矩阵,分解后可重复使用,求解速度较快,但内存占用较大。
```c++
Eigen::SparseQR<SparseMatrix<double>, Eigen::COLAMDOrdering<int> > solver;
solver.compute(A);
x = solver.solve(b);
```
以上仅是常用的几种方法,Eigen库中还有其他的迭代求解方法可供选择。需要注意的是,在使用稀疏矩阵迭代求解器时,需要先将稠密矩阵转换为稀疏矩阵格式,如Eigen::SparseMatrix<double>。
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