matlab稀疏矩阵和满矩阵计算,MatLAB稀疏矩阵的存储与本征值求解

MatLab稀疏矩阵的存储与本征值求解一．Sparse matrix ：稀疏矩阵函数sparse用法

1.稀疏矩阵定义：

即其中只有很少非零元素的矩阵，这样的矩阵就成为稀疏矩阵，这种特性提供了矩阵存储空间和计算时间的优点，例如：

A=[ 0 0 0 5;

0 2 0 0;

1 3 0 0;

0 0 4 0; ];

2.稀疏矩阵的转换：

给出一个矩阵A，我们可以使用MATLAB函数sparse把它转换成稀疏矩阵，该函数语法为：

S＝sparse(A)

例如：

>> A=[ 0 0 0 5;

0 2 0 0;

1 3 0 0;

0 0 4 0; ];

>> S=sparse(A)

S=

(3,1) 1

(2,2) 2

(3,2) 3

(4,3) 4

(1,4) 5

括号内的坐标是元素在矩阵中位置索引，坐标按照元素值排列

3.稀疏矩阵的获得：

函数sparse()的更常用的用法是用来产生稀疏矩阵，具体语法如下：

S=vsparse(r,c,s,m,n)

其中r和c是我们希望产生的稀疏矩阵的矩阵中非零元素的行和列索引向量。

参数s是一个向量，它包含索引对(r,c)对应的数值，m和n是结果矩阵的行维数和列维数。例如：

>> s=sparse( [3 2 3 4 1 ],[ 1 2 2 3 4 ],[1 2 3 4 5],4,4)

s =

(3,1) 1

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！