给定一个稀疏矩形矩阵(比方说,有维度和非零元素的数量) 中的条目 我正在寻找内核的基础作为向量空间。
我知道应用高斯我可以很容易地找到它们,但它不使用假设是稀疏的,我发现的所有库都使用高斯,并且针对密集矩阵进行了优化。
我在问你,有没有一种算法(或 C++ 库)使用矩阵的稀疏结构来完成这项任务,并且比高斯执行得更好?
一般来说,哪个库可以让我在任意领域使用矩阵?
给定一个稀疏矩形矩阵(比方说,有维度和非零元素的数量) 中的条目 我正在寻找内核的基础作为向量空间。
我知道应用高斯我可以很容易地找到它们,但它不使用假设是稀疏的,我发现的所有库都使用高斯,并且针对密集矩阵进行了优化。
我在问你,有没有一种算法(或 C++ 库)使用矩阵的稀疏结构来完成这项任务,并且比高斯执行得更好?
一般来说,哪个库可以让我在任意领域使用矩阵?
为了解决您的最后一个问题,LinBox库包含有限域上的线性代数(密集和稀疏)代码。有一个计算稀疏矩阵零空间基础的例子.
如果你在做你的计算,我会建议使用稀疏奇异值分解来获得对应于零(或最小)奇异值的正确奇异向量。