可以使用MATLAB中的inv函数来实现。但需要注意的是,由于稀疏矩阵的特殊性,直接求解逆矩阵可能会非常耗时和占用大量内存。因此,在实际应用中,应谨慎使用,或考虑使用其他方法来求解稀疏矩阵的相关问题,例如使用迭代法或预处理技术等。 S = sparse([1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]); % 创建一个3x3的稀疏矩阵 S_inv ...
当一个稀疏矩阵由scipy.sparse.rand生成时,它可以是奇异的。实际上,下面的代码会引发错误"RuntimeError: superlu failure (singular matrix?)dim = 20000inv_sparse = scipy.sparse.linalg.inv(A) 有没有一种产生非奇异稀疏矩阵的方法?我真正想做的是 浏览3提问于2016-09-24得票数 3 回答已采纳 ...
8.矩阵的左除运算 线性方程组D*X=B,如果D非奇异,即它的逆矩阵inv(D)存在,则其解用MATLAB表示为: X=inv(D)*B=D\B 符号“\”称为左除,即分母放在左边。 左除的条件:B的行数等于D的阶数(D的行数和列数相同,简称阶数)。 9.矩阵的右除运算 线性方程组D*X=B,如果D非奇异,即它的逆矩阵inv(D)存在,...
5. norm()函数: 用于求一个向量或一个矩阵的范数,默认为2范数; 公式: 6:sparse()函数: 用于生成一个稀疏矩阵; 7. find()函数: 它是列出一个稀疏矩阵中的非零元素的坐标及它的值; 8.求标准差的函数: std()函数; s = std(X) s = std(X,flag) s = std(X,flag,dim) 其中,X可以为一维向量或...
sparse(m,n) 生成一个mxn的稀疏0矩阵 sparse(u,v,S) 其中u,v,S是三个等长向量。S是建立的稀疏存储矩阵的非零元素,u,v是下标 spconvert(A) 函数是直接建立稀疏存储矩阵,A为3或4列的矩阵,分别为行,列,实部,虚部 带状稀疏矩阵,非零元素集中在对角线的矩阵 ...
sparse 把一个完全矩阵转化为只记录不为零的点(包括位置和值) full 把一个稀疏矩阵变成完全矩阵 数组: x=0:10 x=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] x=0:2:10 x=[0 2 4 6 8 10] x=linspace(0,2,5) x=[0 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000] 按照最后一个参数减一等分 ...
sparse()——生成稀疏矩阵 full()——将稀疏矩阵化为普通矩阵 4.矩阵的维度、大小、长度 a=ndims(A) %返回矩阵A的维度(几维矩阵) [I,J]=size(A) %返回矩阵A各维度维数的大小(几行,几列) L=length(A) %返回矩阵A各维度维数的最大值(行数,列数的最大值),常用来测量向量的大小 运行结果:a = 2 ...
inv performs an LU decomposition of the input matrix (or an LDL decomposition if the input matrix is Hermitian). It then uses the results to form a linear system whose solution is the matrix inverse inv(X). For sparse inputs, inv(X) creates a sparse identity matrix and uses backslash, ...
稀疏存储方式:一列一列存非0元素 转换存储方式: A=sparse(S) S=full(A) 直接产生稀疏矩阵: sparse(m,n):生成一个mXn所有元素都是0的稀疏矩阵 sparse(u,v,S):S非0元素,u,v非零元素的行下标和列下标 spconvert(A): 带状稀疏矩阵 单位矩阵的稀疏存储 speye(m,n)...
2.17.1、sparse |-sparse(i,j,s,m,n) |-直接创建稀疏矩阵 |-i,j为非0元素的行列下标;s是非0元素所形成的向量;m,n是s的行 列维数,可省略;i,j,s都是长度相同的向量,生成的矩阵的元素s(k)下标 分别为i(k)和j(k) |-sparse(p) |-由全元素矩阵产生 ...