选择矩阵（选择矩阵是稀疏的）相关计算

最新推荐文章于 2024-12-19 13:20:50 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-19 13:20:50 发布 · 933 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文探讨了一种特殊的稀疏矩阵S，该矩阵每一列仅包含一个值为1的元素，其余均为0。通过标记这些1所在行的位置，并构建相应的行号集合F，可以进行特定的矩阵运算。文章还介绍了如何利用这种矩阵对另一个初始化为全0的矩阵A进行更新。

1、选择矩阵运算

设S是稀疏矩阵，并具有以下性质：

S中的每1列有且只有一个1的元素，其他元素值为0，并标记每个1元素所在的行号，构建1的行号集合F。假设， 则 ，

初始化为全0矩阵，则

如：

， ，初始化A是全0矩阵，然后 则有

    

意慢
关注
154、Python稀疏矩阵：存储与计算的艺术
silenceallat的博客
05-30 1124
本文介绍了Python中稀疏矩阵的存储和计算方法，强调了其在处理大规模稀疏数据时的优势。通过`scipy.sparse`库，可以高效地创建和操作稀疏矩阵，从而节省存储空间并提高计算效率。文章结合实际案例，如社交网络分析、自然语言处理、金融风险分析和大气化学模型，展示了稀疏矩阵在各个领域的应用，并提供了实用的技巧和最佳实践。掌握稀疏矩阵的使用对于软件开发者来说具有重要意义。
稀疏技术
weixin_42141390的博客
11-29 4601
稀疏矩阵的存储 首先何谓稀疏矩阵，就是在矩阵中有众多的零元素。稀疏矩阵可以用稀疏度来进行定量判定。稀疏度的计算公式如下： KaTeX parse error: Undefined control sequence: \tao at position 15: \rho = \frac{\̲t̲a̲o̲}{m\times n} 其中，矩阵的尺寸为 m x n， KaTeX parse error: Undefined control sequence: \tao at position 1: \̲t̲a̲o
什么是 Selector 和 Selector Matrix？中英双语
阿正的梦工坊
12-19 815
Selector Matrices provide a powerful and efficient way to manipulate data by selecting, reversing, or slicing elements without explicitly copying them.
Selector Matrix 的应用：Image Cropping, Permutation Matrix, Down-sampling（中英双语）
最新发布
阿正的梦工坊
12-19 989
Selector matrices are powerful tools for data selection and transformation. Their applications include cropping images, reordering data, and down-sampling signals, among others.
判断矩阵对称以及计算矩阵稀疏度
my blogs include programming, math, physics.回首过去，放眼未来。
09-01 2337
# -*- coding: utf-8 -*- """ @time: 2021-09-01 上午 09:38 @author: leslie lee """ import numpy as np from scipy import sparse # 生成随机矩阵 A = np.random.randint(-10,10,(5,5)) # 生成对称矩阵 B = np.random.randint(-10,10,(5,5)) B_upper_tri = np.triu(B) B = B_upper_tri +
矩阵中选择
cxzhq2002的杂记
03-22 864
for(i=0;i{for(k=0;kif(kdocument.write("* ") }document.write("") } for(i=0;i{for(k=0;kdocument.write("* ") }document.write("") }for(i=0;i{for(k=0;kdocument.write("* ") }document.write("") }for(
SuiteSparse 是一个广泛使用的线性代数库，主要用于稀疏矩阵计算
08-29
SuiteSparse 是一个广泛使用的线性代数库，主要用于稀疏矩阵计算。它包含了一系列高效的算法和工具，用于处理大规模稀疏矩阵的各种操作，包括但不限于求解线性方程组、特征值计算等。SuiteSparse 在科学计算、工程、...
精选资源
可以用来计算压缩感知中测量矩阵和稀疏矩阵的RIP,稀疏矩阵的压缩存储方式有,matlab
09-10
计算RIP涉及到分析测量矩阵对所有稀疏向量的收缩和伸展程度，这通常通过计算矩阵范数来实现。 稀疏矩阵的压缩存储方式是为了减少存储空间的需求，特别是在处理大规模数据时。常见的稀疏矩阵存储方法包括三元组存储...
MKL 求解大型稀疏矩阵
05-04
inter MKL 求解大型稀疏矩阵 实例（C/C++）。适用与对称或者非对称 稀疏矩阵求解，求解速度非常快。
稀疏矩阵转置_clearlybgo_稀疏矩阵转置_稀疏矩阵_
09-29
总结起来，稀疏矩阵转置是通过改变三元组存储结构中的行号和列号来实现的，它可以有效地处理含有大量零元素的矩阵，节省存储空间并提高计算效率。在实际编程中，我们需要注意选择合适的数据结构和算法来优化这个过程...
矩阵的稀疏化处理SparsePOP
03-22
矩阵稀疏化处理 用于图像的稀疏化 与重建
战略选择矩阵(转载)
cqwmy840702的博客
06-24 485
战略选择矩阵战略选择矩阵的定义 　　战略选择矩阵是一种知道企业进行战略管理的模型。企业应结合自身的优劣势和内外部资源的运用状况，选择合适的战略。该战略矩阵如下图： ...
矩阵分解的模型选择与评估方法
AI天才研究院
01-07 619
1.背景介绍 矩阵分解是一种常见的矩阵分解技术，主要用于处理高维数据和高维数据的分析。矩阵分解的核心思想是将一个高维数据矩阵分解为多个低维数据矩阵的乘积，从而减少数据的维度和复杂性，提高计算效率和准确性。矩阵分解的应用范围广泛，包括图像处理、文本摘要、推荐系统、社交网络分析等。 在这篇文章中，我们将讨论矩阵分解的模型选择和评估方法。首先，我们将介绍矩阵分解的核心概念和联系；然后，我们将详细讲解...
matlab：从参考二维矩阵中选择出指定的元素
乐兮山南水北的博客
08-25 5212
matlab根据一个二维矩阵，选择另一个二维矩阵中的元素
python: numpy: 选取矩阵元素的方法
热门推荐
lcqin111的博客
12-05 1万+
>>> a = np.random.random((3,4)) >>> a array([[0.890582 , 0.43671675, 0.19531267, 0.13555252], [0.17254557, 0.3088476 , 0.36916878, 0.81551741], [0.31869139, 0.1616848...
23考研线性代数复习笔记（自用）
准备23考研。不定期更新考研知识
04-15 8694
待补充 目录一、行列式：行列式概念和性质重要行列式按行（列）展开行列式公式克莱姆法则二、矩阵矩阵的运算矩阵的逆矩阵的初等变换矩阵的秩伴随矩阵分块矩阵三、向量向量的概念及运算线性组合和线性表示线性相关和线性无关极大线性无关组与向量组的秩向量空间Schmidt正交化四、线性方程组方程组的表达形与解向量解的判定与性质基础解系解的结构（通解）公共解与同解五、特征值与特征向量矩阵的特征值与特征向量相似矩阵矩阵的相似对角化实对称矩阵六、二次型二次型及其标准形惯性定理及规范型合同矩阵正定二次型与正定矩阵 一、行列式： 行
矩阵分析与多元统计12 0-1矩阵 交换矩阵简介
一个不愿透露姓名的博客
06-12 3252
矩阵分析与多元统计12 0-1矩阵1选择矩阵 顾名思义，0-1矩阵就是所有元素取值均为0和1的矩阵，这类矩阵在矩阵分析、多元统计乃至组合学和图论中都有很重要的应用。在这个主题中我打算介绍选择矩阵、排列矩阵、交换矩阵、消元矩阵、复制矩阵和移位矩阵。 选择矩阵 选择矩阵selection matrix的作用是通过与某个矩阵相乘，使得结果等于这个矩阵中我们希望选择的那些元素构成的矩阵。最简单的selection matrix是列选择矩阵。假设A∈Fm×nA \in F^{m \times n}A∈Fm×n，aia
算法：稀疏矩阵
GeniusLS的博客
08-18 3078
前言：在学习Google搜索技术特点时，了解到了Google创始人Larry Page和Sergey Brin利用了稀疏矩阵的计算技巧和多次迭代的方法，将亿级的网页矩阵不断简化，得出网页排名，便深入学习了一下稀疏矩阵算法并优化了自己编写的Java矩阵类 什么是稀疏矩阵？ 概念：在一个n*m的矩阵中，当非0的元素远远少于为0的元素，且非0的元素分布没有规律时我们便称它为稀疏矩阵，反之则为稠密矩阵。 稀疏因子δ：当稀疏因子的值<=0.05时我们则...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值