我需要测试一个方差矩阵是否是对角线。如果没有,我会做Cholesky LDL分解。但我想知道哪种最可靠,最快的测试方法是矩阵对角线?我正在使用Fortran。
我想到的第一件事就是对矩阵的所有元素求和,并从该和中减去对角线元素。如果答案是0,则矩阵是对角线的。有更好的想法吗?
在Fortran中我会写
!A is my matrix
k=0.0d0
do i in 1:n #n is the number of rows/colums
k = k + A(i,i)
end do
if(abs(sum(A)-k) < epsilon(k)*sum(A)) then
#do cholesky LDL, which I have to write myself, haven't found any subroutines for that in Lapack or anywhere else
end if
答案 0 :(得分:10)
最好只遍历所有非对角线元素并测试它们是否接近零(比较不等式的浮点数容易出现舍入误差并导致错误结果)。
首先,一旦找到任何违规元素,您就可以立即停止遍历,如果违反矩阵,这可能会显着减少时间。
其次,它可能允许编译器更好地循环展开(Fortran编译器以良好的优化策略而闻名),并且由于较少的指令间依赖性,可以加快片上执行。
除此之外,您建议的算法容易出现溢出和错误累积,而“遍历和测试”算法则不然。
答案 1 :(得分:0)
在矩阵中搜索非零值
logical :: not_diag
integer :: i, j
not_diag = .false.
outer: do i = 2, size(A,1)
do j = i, size(A, 2)
if (A(i,j) > PRECISION) then
not_diag = .true.
exit outer
end if
end
end outer
if (not_diag) then
! DO LDL' decomposition
end if
要使用双精度LAPACK例程,请将第一个's'替换为'd'。所以 spotrf成为dpotrf