Question

我正在开展一个项目，需要为74000 X 640维度的矩阵获得SVD（单值分解）。我尝试了这三个库：Jama，高效Java矩阵库（EJML）和OjAlgo.I根据SVD中的Java Matrix基准内存结果选择这三个库。起初我使用了Jama但我发现行数必须> =列数，我需要在另一步中获得任何矩阵尺寸的SVD。所以，我转到EJML和OjAlgo，但我对EJML有一些疑问/问题：

EJML - ＆GT;它为SVD提供了正确的结果，但是当我将矩阵大小放大到74000 X 640维度时，它给出了堆内存异常，因此对库的矩阵大小有限制吗？

这是我用于创建Matrix的代码：

 SimpleMatrix A = new SimpleMatrix(74000, 640);

请帮助我理解并解决我的问题。

谢谢

Answer 1

JVM堆的大小是多少？假设双精度数字密集，您的74000 X 640矩阵将占用~361Mb的RAM。我想用于计算SVD的工作记忆至少是这个。所以很可能是库中没有内存限制，只是你使用了很多内存并且JVM没有足够的堆空间来运行你的计算。

Answer 2

很抱歉，我通过添加一行代码（函数计算）解决了OjAlgo的问题，代码现在看起来像：

MatrixFactory<?> tmpFactory = PrimitiveMatrix.FACTORY;
double[][] tmpData = new double[][] {{1,2,3,4,5},{11,12,18,19,25},{89,75,14,21,26},{33,24,47,15,49}};
BasicMatrix tmpH = tmpFactory.rows(tmpData);
Access2D<Double> j = (Access2D<Double>)tmpH;
SingularValue f = SingularValueDecomposition.make(j);
f.compute(j);

谢谢..

Java矩阵库中的问题

2 个答案: