Matlab——稀疏矩阵与密集矩阵函数

Matlab——稀疏矩阵与密集矩阵函数

稀疏矩阵和密集矩阵是在Matlab中常用的数据结构之一。在处理大规模数据或者包含大量零元素的数据时，稀疏矩阵能够节省存储空间并提高计算效率。而密集矩阵则适用于存储和处理稠密数据。在本篇文章中，我们将重点介绍Matlab中的稀疏矩阵函数sparse和密集矩阵函数full的使用。

一、稀疏矩阵函数sparse

稀疏矩阵函数sparse主要用于创建稀疏矩阵。它的基本语法如下：

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

其中，i和j是两个相同长度的向量，分别表示矩阵中非零元素的行和列索引；v是一个相同长度的向量，表示对应于索引位置的值；m和n分别表示矩阵的行数和列数。通过这些参数，我们可以创建一个稀疏矩阵S，该矩阵中非零元素的值会根据索引自动填充。

接下来，我们通过一个例子来说明sparse函数的使用。假设我们有一个3x3的矩阵，其中只有部分元素是非零的。我们可以使用sparse函数将其转换为稀疏矩阵，示例代码如下：

% 创建稀疏矩阵
i =