我有以下问题，类似： Doesn't Matlab optimize the following?
但这是一个更难的变体，解决方案表明它不起作用。
我有一个非常长的矩阵n x r V，一个非常长的矩阵W n x s和一个矩阵A rxs，它是稀疏的（但尺寸非常大）。
我希望Matlab能够优化以下内容，这样我就不会遇到内存问题：
一个./（V'* W）
但似乎Matlab实际上是在尝试生成完整的V'* W矩阵，因为我遇到了Out of memory问题。有办法克服这个问题吗？请注意，不需要计算所有V'* W，因为A的许多值都是0.
如果可行，一种方法是做A（找（A））./（V'* W）（找（A））;
但是你不能先选择一个矩阵的子集（在这种情况下为V'* W），而不先计算它并将其放在一个变量中。
（与前一个问题的主要区别在于：V和W不仅仅是向量，而是矩阵。）
答案 0 :(得分：1)
可以推广上一个问题的answer以计算A./(V'*W)的非零值，如下所示：
[ii jj Anz] = find(A);
result = arrayfun(@(n) Anz(n) / ( V(:,ii(n))'*W(:,jj(n)) ), 1:length(ii) );
这避免了计算完整矩阵V'*W，因为它只计算该矩阵的所需条目（即A的相应条目非零的那些条目），一次一个。因此内存使用率很低。至于速度，使用arrayfun通常很慢，但如果A的非零值很少，则不需要很长时间。
当然，您可以生成稀疏矩阵A./(V'*W)为sparse(ii,jj,result)。