Matrici rade
Le matrici rade consentono di memorizzare in modo efficiente dati double
o logical
che presentano una grande percentuale di zeri. Mentre le matrici piene (o dense) memorizzano ogni singolo elemento in memoria, indipendentemente dal valore, le matrici rade memorizzano solo gli elementi diversi da zero e i loro indici di riga. Per questo motivo, l'uso di matrici rade può ridurre significativamente la quantità di memoria necessaria per la memorizzazione dei dati.
Tutte le operazioni aritmetiche, logiche e di indicizzazione incorporate di MATLAB® possono essere applicate a matrici rade o a combinazioni di matrici rade e piene. Le operazioni sulle matrici rade restituiscono matrici rade e le operazioni sulle matrici piene restituiscono matrici piene. Per maggiori informazioni, vedere Computational Advantages of Sparse Matrices e Constructing Sparse Matrices.
Funzioni
Argomenti
- Constructing Sparse Matrices
Storing sparse data as a matrix.
- Computational Advantages of Sparse Matrices
Advantages of sparse matrices over full matrices.
- Accessing Sparse Matrices
Indexing and visualizing sparse data.
- Sparse Matrix Operations
Reordering, factoring, and computing with sparse matrices.
- Iterative Methods for Linear Systems
One of the most important and common applications of numerical linear algebra is the solution of linear systems that can be expressed in the form
A*x = b
. - Sparse Matrix Reordering
This example shows how reordering the rows and columns of a sparse matrix can influence the speed and storage requirements of a matrix operation.