使用带有两个相同排序的稀疏矩阵的spfun

Question

我有两个稀疏矩阵A和B，它们具有相同的稀疏模式（所有非零都位于完全相同的位置）：

i = randi(1000,[50,1]);
j = randi(1000,[50,1]);
a = rand(50,1);
b = rand(50,1);

A = sparse(i,j,a,1000,1000);
B = sparse(i,j,b,1000,1000);

我想有效地计算非零的exp（A-B），并将其保存回A. 我尝试使用spfun执行该任务：

f = @(x,y) exp(x-y);
A = spfun(f,A,B);

但我在spfun中遇到错误：“输入参数太多了。” 任何人都可以建议一种有效的计算方法吗？ 它应该多次计算。

谢谢！

编辑：mikkola建议A = spfun(@f,A-B)解决问题，但问题仍然是如何使用两个变量的函数来完成它，这些变量无法使用相同的技巧解决。例如：

g = @(x,y) x.*cos(y);
A = spfun(@g,A,B);

Answer 1

你不能使用

A = spfun(@exp, A-B);

因为对于A B相等的条目，您将获得0而不是1。

要解决这个问题，你可以在非零组件上计算指数向量，然后从中构建一个稀疏矩阵：

A = sparse(i,j,exp(nonzeros(A)-nonzeros(B))); %// if you have i, j stored

或

A(find(A)) = exp(nonzeros(A)-nonzeros(B));

Answer 2

修改

根据文档，spfun只能输入两个输入：一个函数和一个一个稀疏矩阵。

所以你不能直接做你想做的事。最好的解决方案可能是评论中提出的建议，即：

res = spfun(@exp, A-B);

最好，