Question

我的问题很难或太简单。所以我一直在使用稀疏来创建来自不同向量的矩阵（例如here）

我使用sparse(i,j,s,m,n)其中i和j是我用地板等派生的粒子的分配。（它是细胞模拟中的粒子）。

这是1D。我想矢量化这个问题的2D，并得到了我无法在八度音程中创建3D稀疏矩阵的问题。

我真的不喜欢八度音，我正在寻找一种解决方案，我可以根据i和j值将s中的值很好地放入矩阵中。

例如：我在单元格x=2和y=2中得到了粒子1，而不是我希望在(1,2,2,value)中有一个来自粒子1的值的矩阵。有没有多少if's和for's？

Answer 1

目前在Octave中不可能有N维稀疏矩阵。您可以通过以下示例看到这一点，该示例尝试将3x9稀疏矩阵重新整形为3x3x3：

octave> sp = sparse (2, 6, 1, 3, 9)
sp =

Compressed Column Sparse (rows = 3, cols = 9, nnz = 1 [3.7%])

  (2, 6) ->  1

octave> reshape (sp, [3 3 3])
warning: reshape: sparse reshape to N-d array smashes dims
ans =

Compressed Column Sparse (rows = 3, cols = 9, nnz = 1 [3.7%])

  (2, 6) ->  1

你能做的是拥有一个稀疏矩阵的单元格数组。因此，对于KxMxN处的粒子，您可以data{k} = sparse (M, N, value)并使用data{k}(m,n)访问它。这并不理想，但根据您如何组织数据，您可能会使事情变得更具可读性。

Answer 2

在Octave和Matlab中都不能使用稀疏NDArray。然而，Matlab有一个实现稀疏NDArray的类，虽然性能可能不是最优的，它仍然可能比使用单元数组好很多，因为它在内部将稀疏NDArray表示为一个简单的2D稀疏矩阵： / p>

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/29832-n-dimensional-sparse-arrays

从v4开始，Octave现在支持classdef。我还没有尝试过，但即使它还没有用，它可能会很快。无论如何，你可以看到它是如何在脚本中完成的，并通过应用相同的想法制作一个非类，所有功能版本（使用自定义函数操作的2D稀疏矩阵在ND空间中执行任何操作）。

如何在八度音程中创建一个像3d稀疏的矩阵

2 个答案: