Question

我正在尝试对大于10,000 x 10,000的矩阵进行求逆。

InverterTask<Double> matrixInverter = InverterTask.PRIMITIVE.make(storeM);
try{
       storeI = matrixInverter.invert(storeM);
 }catch (RecoverableCondition e){
       throw new RuntimeException(e);
 }

storeM是大小为10,000 x 10,000的矩阵。

但是，我遇到了以下错误：

Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
at org.ojalgo.array.Primitive64Array.<init>(Primitive64Array.java:368)
at org.ojalgo.matrix.store.PrimitiveDenseStore.<init>(PrimitiveDenseStore.java:482)
at org.ojalgo.matrix.store.PrimitiveDenseStore$1.makeZero(PrimitiveDenseStore.java:255)
at org.ojalgo.matrix.store.PrimitiveDenseStore$1.makeZero(PrimitiveDenseStore.java:95)
at org.ojalgo.matrix.decomposition.GenericDecomposition.makeZero(GenericDecomposition.java:105)
at org.ojalgo.matrix.decomposition.InPlaceDecomposition.setInPlace(InPlaceDecomposition.java:83)
at org.ojalgo.matrix.decomposition.LUDecomposition.compute(LUDecomposition.java:266)
at org.ojalgo.matrix.decomposition.LUDecomposition.decompose(LUDecomposition.java:94)
at org.ojalgo.matrix.decomposition.LUDecomposition.invert(LUDecomposition.java:199)
at distlearn.Inversion.main(Inversion.java:46)

我可以在ojAlgo中使用哪些其他方法来执行此类任务？

编辑：我实际上正在寻找使用问题的对偶执行内核岭回归的方法。这意味着对于N个条目的数据集，我可能需要对NxN矩阵进行求逆。

Answer 1

根据您要对结果执行的操作，不涉及矩阵求逆的其他方式 。

假设您确实需要将其求逆，则可以执行数学堆栈交换上已回答的操作：Inversion of large matrices

它提供了一种解决方案，可以在原位进行反转（在过程中确实分配了一些临时内存，但是据说这要比正常的反转操作要成功得多））

在大型矩阵（即10,000 x 10,000）上执行反演

1 个答案: