Question

32位倍频程限制了阵列中的最大元素数。我从源代码重新编译（遵循https://github.com/calaba/octave-3.8.2-enable-64-ubuntu-14.04的脚本），现在有64位索引。

然而，当我尝试使用广播函数执行元素乘法时，我得到error: out of memory or dimension too large for Octave's index type

这是一个错误，还是一个没有记录的功能？如果它是一个错误，有没有人有一个合理有效的解决方法？

重现问题的最小代码：

function indexerror();
% both of these are formed without error
%    a = zeros (2^32, 1, 'int8');
%    b = zeros (1024*1024*1024*3, 1, 'int8');

%   sizemax    % returns 9223372036854775806

    nnz = 1000            % number of non-zero elements
    rowmax = 250000
    colmax = 100000

    irow = zeros(1,nnz);
    icol = zeros(1,nnz);
    for ind =1:nnz
        irow(ind) = round(rowmax/nnz*ind);
        icol(ind) = round(colmax/nnz*ind);
    end

    sparseMat = sparse(irow,icol,1,rowmax,colmax);

    % column vector to be broadcast
    broad = 1:rowmax;
    broad = broad(:);

    % this gives "dimension too large" error
    toobig = bsxfun(@times,sparseMat,broad);

    % so does this
    toobig2 = sparse(repmat(broad,1,size(sparseMat,2)));
    mult = sparse( sparseMat .* toobig2 );        % never made it this far
end

修改好吧，我有一个效率低下的解决方法。它比使用bsxfun要慢3倍（取决于具体细节）要慢，但它比排除库中的错误要好。希望有一天有人觉得这很有用。

% loop over rows, instead of using bsxfun
mult_loop = sparse([],[],[],rowmax,colmax);
for ind =1:length(broad);
    mult_loop(ind,:) = broad(ind) * sparseMat(ind,:);
end

Answer 1

不幸的答案是，这是一个错误。显然@bsxfun和repmat正在返回完整的矩阵而不是稀疏。 Bug已在此处提交： http://savannah.gnu.org/bugs/index.php?47175

＆＃34;尺寸过大＆＃34;在八度音程中向稀疏矩阵广播时出错

1 个答案: