稀疏矩阵的运算(完美版)

合集下载

稀疏矩阵乘法 并行

稀疏矩阵乘法 并行

稀疏矩阵乘法并行全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:稀疏矩阵乘法是一种重要的数值计算问题,它在很多领域都有着广泛的应用,比如图像处理、机器学习等。

由于稀疏矩阵的特性是大部分元素都是0,只有少量非零元素,所以传统的矩阵乘法算法在处理稀疏矩阵时会浪费大量的计算资源。

为了解决这个问题,人们提出了一种并行计算的方法,即利用多个处理器同时计算矩阵乘法,从而提高计算效率。

在并行计算中,稀疏矩阵乘法也有着自己的特点和挑战。

稀疏矩阵的非零元素分布在整个矩阵中,处理起来比较困难。

矩阵乘法的计算量随着非零元素的增加而增加,所以需要合理地分配计算资源和任务。

稀疏矩阵乘法的并行计算需要考虑通信开销和负载均衡,以充分利用多个处理器的计算能力。

为了解决上述问题,人们提出了一些并行的稀疏矩阵乘法算法。

其中比较有代表性的是基于CSR(Compressed Sparse Row)格式的算法。

CSR格式是一种压缩存储稀疏矩阵的方法,它将矩阵分成三部分:非零元素数组、列索引数组和行偏移数组。

基于CSR格式的算法在并行计算中能够有效地减少通信开销,提高计算效率。

还有一些其他的并行稀疏矩阵乘法算法,比如基于COO (Coordinate)格式、基于Ecoo(Ellpack-Chebyshev)格式等。

这些算法都有着自己的特点和适用场景,可以根据具体的问题选择合适的算法。

在并行计算中,负载均衡是一个非常重要的问题。

负载不均衡会导致一些处理器的计算资源被浪费,影响整体的计算效率。

为了解决负载均衡问题,人们提出了一些方法,比如动态任务分配、静态任务划分、自适应任务调度等。

这些方法能够根据任务的计算量和数据分布特点,合理地分配任务,从而提高计算效率。

除了负载均衡,通信开销也是一个需要考虑的重要问题。

在并行计算中,处理器之间需要进行通信,传递计算结果和数据,这会导致一定的开销。

为了减小通信开销,人们提出了一些方法,比如数据压缩、异步通信、消息合并等。

稀疏矩阵的快速转置算法

稀疏矩阵的快速转置算法

稀疏矩阵的快速转置算法
稀疏矩阵的快速转置算法可以使用压缩存储的方式来实现。

稀疏矩阵通常包含很多零元素,因此压缩存储可以极大地减少存储空间和计算时间。

压缩存储可以使用两个数组来表示稀疏矩阵,一个存储非零元素的值,另一个存储非零元素在原始矩阵中的行列索引。

假设原始矩阵的行数为m,列数为n,稀疏矩阵中非零元素的个数为k。

转置算法的步骤如下:
1. 创建一个新的稀疏矩阵,行数为n,列数为m,非零元素个数为k。

2. 初始化一个长度为n的数组col_ptr,用于记录每列的第一个非零元素在转置矩阵中的索引。

3. 通过遍历原始稀疏矩阵的每个非零元素,将其值存储到转置矩阵的非零元素数组中,并根据其列索引更新col_ptr数组。

4. 根据col_ptr数组,计算每列非零元素在转置矩阵非零元素数组中的起始位置,并将其存储到col_ptr数组中。

5. 返回转置矩阵。

这个算法的时间复杂度为O(k),空间复杂度为O(n+m+k)。

通过压缩存储和利用非零元素在矩阵中的位置信息,这种算法可以高效地实现稀疏矩阵的快速转置。

稀疏矩阵的求和运算

稀疏矩阵的求和运算

作业答案:针对稀疏矩阵的三种表示方法,写出两个矩阵的求和算法。

即若A, B, C为三个矩阵,求C = A + B.1.三元组顺序表三元组顺序表的C表示如下:#define MAXSIZE 12500typedef struct{int i, j; //非零元的行列下标ElemType e;}Triple;typedef union{Triple a_Data[MAXSIZE + 1]; //三元组表,a_Data[0]未用int mu, nu, tu;}TSMatrix;算法:注意:在稀疏矩阵的三元组顺序表表示中,a_Data域中的非零元排列是有序的,即以行序为主序排列,在一行中,数据元素按列序排列。

因此整个算法可以集中到如下问题:在已知A和B阵的某一行的起始位置的情况下,如何得到C的该行的内容。

如图示:C:A:B:kB kB’其中kA,kB,kC分别为矩阵A,B,C的a_Data域的当前位置。

kX到kX’的位置是矩阵X中第i行的非零元元素。

两个矩阵的加法运算转化为第i行元素的加法。

而第i行中第j元素的加法可以描述为:1.取A和B的当前元素,若列号相同,则相加,若和非零,把结果放在C中,kA,kB,kC分别移到下一个位置;若和为零,则kA,kB移到下一个位置;2.否则,若A的列号小于B,则C的元素等于A的元素,kA,kC分别移到下一个位置;3.否则,则C的元素等于B的元素,kB,kC分别移到下一个位置;程序:// 以知A和B,求矩阵C = A + B,其中矩阵采用三元组顺序表表示status MatrixAdd_TSMatrix( TSMatrix A, TSMatrix B, TSMatrix &C){// 若矩阵A和B的行列不同,返回错误!if( A.mu != B.mu || A.nu != B.nu ){return ERROR;}// 矩阵C的行列赋值C.mu = A.mu;C.nu = B.nu;kA = kB = kC = 1; // 初始化for ( i = 0; i < C.mu; i++) // 处理每一行{// 每列元素,从kA和kB开始,依次比较A和B中元素。

用三元组表示稀疏矩阵乘法.最全优质PPT

用三元组表示稀疏矩阵乘法.最全优质PPT
}TriSparMatrix;
具体算法如下:
该算法的时间主要耗费在乘法运算及累加上,其时间复杂度为O (A.len×B.n)。当A.len 接近于A.m×A.n时,该算法时间复杂度接近于 经典算法的时间复杂度O(A.m×A.n×B.n)。
稀疏矩阵的链式存储结构: 十字链表
与用二维数组存储稀疏矩阵比较,用三元组表表示的稀疏 矩阵不仅节约了空间,而且使得矩阵某些运算的运算时间比经 典算法还少。但是在进行矩阵加法、减法和乘法等运算时,有 时矩阵中的非零元素的位置和个数会发生很大的变化。如 A=A+B, 将矩阵B加到矩阵A上,此时若还用三元组表表示法, 势必会为了保持三元组表“以行序为主序”而大量移动元素。
else { /* 寻找行表中的插入位置 */ for(q=M->row_head[i]; q->right&&q->right->col<j; q=q->right) p->right=q->right; q->right=p; /* 完成插入 */ } if(M->col_head[j]==NULL) M->col_head[j]=p; else { /*寻找列表中的插入位置*/ for(q=M->col -head[j]; q->down&&q->down->row<i; q=q->down) p->down=q->down; q->down=p; /* 完成插入 */ } }
广义表,顾名思义,也是线性表的一种推广。
两个矩}阵O相L乘N也o是d矩e;阵的*一O种L常in用k的; 运算。
/*该非零元素的值*/
for(i=t1y; ip<=emd1e; if++s)truct

稀疏矩阵的运算

稀疏矩阵的运算

稀疏矩阵的运算稀疏矩阵的运算稀疏矩阵,顾名思义,就是矩阵中空值(0)的比例很大,而实际值(非0)的比例很小的矩阵。

它最大的特点就是,当矩阵的规模增大时,仍然可以保持较低的计算量。

在运算时,因为稀疏矩阵中的0值没有意义,所以对其做运算也没有意义。

所以,在运算中需要把稀疏矩阵转换成一维数组,即只保留其有意义的值。

下面介绍几种常用的稀疏矩阵运算技术。

1.索引表(Indextable)这是一种最简单的稀疏矩阵运算技术,在使用索引表时,需要用一个额外的一维数组来保存有意义的值的位置,而把矩阵本身变成一维数组,进行运算。

例如矩阵A:1 0 0 0 00 0 0 4 00 0 0 0 00 3 0 0 00 0 7 0 0这样的矩阵,可以使用一个一维数组来保存其有意义的值及其位置,例如:[1,(0,0); 4,(1,3); 3,(3,1); 7,(2,2)]这样,我们就可以用简单的一维数组代替复杂的二维矩阵,从而加快稀疏矩阵的运算。

2.矩阵向量乘法(Matrix-Vector Multiplication)这是一种最常用的稀疏矩阵运算技术,把一个大的稀疏矩阵A和一个向量(一维数组)V作乘法,得到一个新的向量C,即:C = A * V对于上面的实例,可以用以下方式求出C:C[0] = 1 * V[0] + 0 * V[1] + 0 * V[2] + 0 * V[3] + 0 * V[4] C[1] = 0 * V[0] + 0 * V[1] + 0 * V[2] + 4 * V[3] + 0 * V[4] C[2] = 0 * V[0] + 0 * V[1] + 0 * V[2] + 0 * V[3] + 7 * V[4] C[3] = 0 * V[0] + 3 * V[1] + 0 * V[2] + 0 * V[3] + 0 * V[4] 3.矩阵乘法(Matrix Multiplication)矩阵乘法也是一种常用的稀疏矩阵运算技术,把两个大的稀疏矩阵A和B相乘,得到一个新的稀疏矩阵C,即:C = A * B以上就是稀疏矩阵运算的一些常用技术,稀疏矩阵也可以用于解决很多复杂的运算问题,例如机器学习和深度学习等。

稀疏矩阵算法

稀疏矩阵算法

稀疏矩阵算法
稀疏矩阵算法是一种有效处理大规模矩阵数据的方法。

相比于普通矩阵,稀疏矩阵中绝大部分元素都是0,只有极少数非零元素。

因此,传统矩阵计算方法不仅浪费时间和空间,而且在处理稀疏矩阵时效率低下。

稀疏矩阵算法可以更加高效地处理稀疏矩阵,包括稀疏矩阵压缩、稀疏矩阵乘法、稀疏矩阵求逆等等。

其中,稀疏矩阵压缩主要有COO、CSR、CSC等三种压缩方式,可以将稀疏矩阵存储空间缩小至原来的几十倍,大大提高了矩阵数据的处理效率。

稀疏矩阵乘法则是通过优化矩阵乘法的算法,避免了对所有元素进行计算的浪费,从而实现了更加高效的计算。

稀疏矩阵求逆则是在矩阵求逆过程中,结合稀疏矩阵的特性,采用一些特殊的算法,从而有效地减少了计算时间和空间消耗。

稀疏矩阵算法不仅可以应用于数学、物理等领域的科学计算,还广泛应用于机器学习、计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域,成为了处理大规模矩阵数据的必备技术之一。

- 1 -。

用三元组表示稀疏矩阵的乘法

用三元组表示稀疏矩阵的乘法

该结点除了( row , col , value )以外,还要有以下两个链域:
right: down: 用于链接同一列中的下一个非零元素。
row Down
col
Value right
第十二讲
1 1 3
1 4 5
2 2 -1
3 1 3
图5.23 十字链表的结构
第十二讲
十字链表的结构类型说明如下:
typedef struct OLNode
第十二讲
用三元组表实现稀疏矩阵的乘法运算
第十二讲
两个矩阵相乘也是矩阵的一种常用的运算。设矩阵 M 是
m1×n1 矩阵, N 是 m2×n2 矩阵;若可以相乘,则必须满足矩
阵 M 的列数 n1 与矩阵 N 的行数 m2 相等,才能得到结果矩阵 Q=M×N(一个m1×n2的矩阵)。
数学中矩阵Q中的元素的计算方法如下:
矩阵不仅节约了空间,而且使得矩阵某些运算的运算时间比经
典算法还少。但是在进行矩阵加法、减法和乘法等运算时,有 时矩阵中的非零元素的位置和个数会发生很大的变化。如
A=A+B, 将矩阵B加到矩阵A上,此时若还用三元组表表示法,
势必会为了保持三元组表“以行序为主序”而大量移动元素。
第十二讲
在十字链表中,矩阵的每一个非零元素用一个结点表示,
0 1 N 2 0
2 0 4 0
0 Q 1 0
6 0 4
图5.17 Q=M×N
第十二讲
图5.18 矩阵M、N、Q的三元组表
第十二讲
经典算法中,不论 M [ i ][ k ]、 N [ k ][ j ]是否为零,
for(k=1; k<=n1; k++)

稀疏矩阵向量乘

稀疏矩阵向量乘

稀疏矩阵向量乘1.引言1.1 概述稀疏矩阵向量乘是指针对稀疏矩阵和向量进行相乘的一种运算方法。

稀疏矩阵是指其中大部分元素都为0的矩阵,而向量是由一列数值组成的有序集合。

相比于密集矩阵和向量,稀疏矩阵和向量在存储和计算上具有更高的效率。

在现实生活和科学工程领域中,很多数据都呈现出稀疏的特性,比如文本分析中的词频矩阵、网络分析中的邻接矩阵等。

因此,稀疏矩阵向量乘的算法研究和优化具有重要的意义。

本文将首先对稀疏矩阵的定义与特点进行介绍,包括稀疏矩阵的存储方式和稀疏性的度量方法。

然后,我们将详细探讨稀疏矩阵向量乘的算法,包括传统的普通稀疏矩阵向量乘算法以及近年来涌现的一些优化算法。

通过对比实验和性能分析,我们将评估这些算法的优缺点,并探讨它们的适用场景。

在结论部分,我们将探讨稀疏矩阵向量乘的应用领域,包括机器学习、计算机图形学以及科学工程等领域。

同时,我们也将总结本文的主要内容,并展望未来在稀疏矩阵向量乘算法优化方面的研究方向。

通过本文的研究,读者将更深入地了解稀疏矩阵向量乘的算法和应用,并对如何选择合适的算法进行稀疏矩阵向量乘有一定的指导意义。

最终,我们希望本文能够为稀疏矩阵向量乘算法的研究和应用提供一些有益的参考。

1.2文章结构1.2 文章结构本文主要分为引言、正文和结论三个部分。

在引言部分,我们首先对本文的研究对象进行概述,即稀疏矩阵向量乘。

稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其大部分元素为0,只有少数非零元素。

稀疏矩阵向量乘是指将稀疏矩阵与向量相乘的操作。

接着,我们将介绍文章的结构,为读者提供一个整体的预览。

最后,我们说明本文的目的,即探讨稀疏矩阵向量乘的算法和应用。

在正文部分,我们将首先介绍稀疏矩阵的定义与特点。

我们将解释稀疏矩阵的特点,如大部分元素为0、稀疏矩阵的存储方式等。

然后,我们将详细介绍稀疏矩阵向量乘的算法。

我们将介绍常见的算法,如CSR格式、COO格式等,并对这些算法进行比较和分析,寻找最高效的方法。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

专业课程设计I报告(2011 / 2012 学年第二学期)题目稀疏矩阵的转换专业软件工程学生姓名张鹏宇班级学号 09003018指导教师张卫丰指导单位计算机学院软件工程系日期 2012年6月18号指导教师成绩评定表附件:稀疏矩阵的转换一、课题内容和要求1.问题描述设计程序用十字链表实现稀疏矩阵的加、减、乘、转置。

2.需求分析(1)设计函数建立稀疏矩阵,初始化值。

(2)设计函数输出稀疏矩阵的值。

(3)构造函数进行两个稀疏矩阵相加,输出最终的稀疏矩阵。

(4)构造函数进行两个稀疏矩阵相减,输出最终的稀疏矩阵。

(5)构造函数进行两个稀疏矩阵的相乘,输出最终的稀疏矩阵。

(6)构造函数进行稀疏矩阵的转置,并输出结果。

(7)退出系统。

二、设计思路分析(1)设计函数建立稀疏矩阵,初始化值。

(2)设计函数输出稀疏矩阵的值。

(3)构造函数进行两个稀疏矩阵相加,输出最终的稀疏矩阵。

(4)构造函数进行两个稀疏矩阵相减,输出最终的稀疏矩阵。

(5)构造函数进行两个稀疏矩阵的相乘,输出最终的稀疏矩阵。

(6)构造函数进行稀疏矩阵的转置,并输出结果。

(7)退出系统。

三、概要设计为了实现以上功能,可以从3个方面着手设计。

1.主界面设计为了实现对稀疏矩阵的多种算法功能的管理,首先设计一个含有多个菜单项的主控菜单子程序以链接系统的各项子功能,方便用户交互式使用本系统。

本系统主控菜单运行界面如图所示。

2.存储结构设计本系统采用单链表结构存储稀疏矩阵的具体信息。

其中:全部结点的信息用头结点为指针数组的单链表存储。

3.系统功能设计本系统除了要完成稀疏矩阵的初始化功能外还设置了4个子功能菜单。

稀疏矩阵的初始化由函数i typedef int ElemType 实现。

建立稀疏矩阵用void Creat()实现,依据读入的行数和列数以及非零元素的个数,分别设定每个非零元素的信息。

4个子功能的设计描述如下。

(1)稀疏矩阵的加法:此功能由函数void Xiangjia( )实现,当用户选择该功能,系统即提示用户初始化要进行加法的两个矩阵的信息。

然后进行加法,最后输出结果。

(2)稀疏矩阵的乘法:此功能由函数void Xiangcheng( )实现。

当用户选择该功能,系统提示输入要进行相乘的两个矩阵的详细信息。

然后进行相乘,最后得到结果。

(3)稀疏矩阵的转置:此功能由函数void Zhuanzhi( )实现。

当用户选择该功能,系统提示用户初始化一个矩阵,然后进行转置,最终输出结果。

(4)退出:即退出稀疏矩阵的应用系统。

由函数5实现,但用户选择此功能时,系统会提示你是否确实想退出,如果是,则退出,否则继续。

三、模块设计1.模块设计本程序包含1个模块:主程序模块加各功能实现模块。

2.系统子程序及功能设计本系统共设置7个子程序,各子程序的函数名及功能说明如下。

(1)typedef int ElemType ,&[i].j,&[i].e);}for(i=1,k=1;i<=;i++){[i]=k;while[k].i<=i && k<=k++;}}void Xiangjia(TSMatrix A,TSMatrix B,TSMatrix &C,int n){int a,b,temp,l;=;=;a=b=l=1;while(a<= && b<={if[a].i==[b].i){if[a].j<[b].j)[l++]=[a++];else if[a].j>[b].j){[l]=[b]; [l++].e=n*[b++].e;}else{temp=[a].e+n*[b].e;if(temp){[l]=[a];[l].e=temp;l++;}a++;b++;}}else if[a].i<[b].i)[l++]=[a++];else {[l]=[b]; [l++].e=n*[b++].e;} }while(a<=[l++]=[a++];while(b<={[l]=[b]; [l++].e=n*[b++].e;}=l-1;}int Xiangcheng(TSMatrix A,TSMatrix B,TSMatrix &Q) {int arow,brow,ccol,tp,p,q,t;int ctemp[MAXRC+1];if!= return 0;=;=;=0;if*{for(arow=1;arow<=;arow++){for(ccol=1;ccol<=;ccol++)ctemp[ccol]=0;[arow]=+1;if(arow< tp=[arow+1];else tp=+1;for(p=[arow];p<tp;p++){brow=[p].j;if(brow< t=[brow+1];else t=+1;for(q=[brow];q<t;q++){ccol=[q].j;ctemp[ccol]+=[p].e*[q].e;}}for(ccol=1;ccol<=;ccol++){if(ctemp[ccol]){if(++>MAXSIZE) r eturn 0;[].i=arow;[].j=ccol;[].e=ctemp[ccol];}}}}return 1;}void Print_SMatrix(TSMatrix M){int k,l,n;Matrix p;p=&M;for(k=1,n=1;k<=p->hs;k++){for(l=1;l<=p->ls;l++){if(p->data[n].i==k && p->data[n].j==l){printf("%5d",p->data[n].e);n++;}elseprintf("%5d",0);}printf("\n");}printf("\n");}void Zhuanzhi(TSMatrix *a,TSMatrix *b){int q,col,p;b->hs=a->ls;b->ls=a->hs;b->fls=a->fls;if(b->fls){q=1;for(col=1;col<=a->ls;col++)for(p=1;p<=a->fls;p++)if(a->data[p].j==col){b->data[q].i=a->data[p].j;b->data[q].j=a->data[p].i;b->data[q].e=a->data[p].e;++q;}}}void Destory_SMatrix(TSMatrix &M){===0;}void main(){TSMatrix A,B,C;TSMatrix *p=&A,*q=&B;int flag,n;while(1){system("cls");printf("\n\n\n");printf("\t┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓\n");printf("\t┃ *** 稀疏矩阵的加、减、转、乘 *** ┃\n");printf("\t┣━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫\n");printf("\t┃1、稀疏矩阵的加法┃\n");printf("\t┃2、稀疏矩阵的减法┃\n");printf("\t┃3、稀疏矩阵的转置┃\n");printf("\t┃4、稀疏矩阵的乘法┃\n");printf("\t┃5、退出该应用程序┃\n");printf("\t┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛\n");printf("输入要进行的项目的编号:");scanf("%d",&flag);if(flag==5) break;Creat(A);printf("矩阵A:\n"); Print_SMatrix(A);switch(flag){case 1: C reat(B);n=1;printf("矩阵B:\n");Print_SMatrix(B);if== && =={printf("A+B:\n");Xiangjia(A,B,C,n);Print_SMatrix(C);}else printf("错误!行列不一致\n");break;case 2: Creat(B);n=-1;printf("矩阵B:\n");Print_SMatrix(B);if== && =={printf("A-B:\n");Xiangjia(A,B,C,n);Print_SMatrix(C);}else printf("错误!行列不一致\n");break;case 3: printf("A->B:\n");Zhuanzhi(p,q);Print_SMatrix(B);break;case 4: C reat(B);printf("矩阵B:\n");Print_SMatrix(B);printf("A*B:\n");n=Xiangcheng(A,B,C);if(!n) printf("错误!行列不匹配\n");else Print_SMatrix(C);break;default: printf("输入错误!\n");}Destory_SMatrix(A);Destory_SMatrix(B);Destory_SMatrix(C);getchar();getchar();}printf("\n\t\t\t ***程序已经退出***\n");getchar();}五、测试数据及其结果分析六、调试过程中的问题在进行int Xiangcheng(TSMatrix A,TSMatrix B,TSMatrix &Q) 函数调用的时候进行运算的时候出现了一点小差错。

相关文档
最新文档