sparse-matrix

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私は固有値を変換する方法を探しています::疎行列<フロート> < - >カスプ:: hyb_matrix < int型、float型、 cusp :: host_memory> 前後です。固有行列は以前の計算の結果であり、後で共役勾配計算にGPUを使用するにはcusp :: hyb_matrixが必要です。ありがとうございました。

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Tensorflow InvalidArgumentError（トレースバックについては上記を参照）：フラットインデックスはパラメータにインデックスを付けません

私はテンソルフローを使用して、共同フィルタリングアルゴリズムを使用して推奨システムを構築しています。メモリ使用量のため、私は疎行列を使用する必要があります。私feed_dictで #Arbitrary number of items are rated by arbitrary number of users ratings = tf.sparse_placeholder(tf.float32

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演算子+疎行列：私はバグを見つけません。

こんにちは皆私は、圧縮圧縮された疎行に格納された疎な行列を実装しています！コンストラクタはうまく動作しますが、私はそれを検証できますが、演算子+には奇妙な振る舞いがあります。ゼロ以外の値を取った場合、その和は正しい結果を計算しません。修正圧縮スパース行法がhere 私ミニムの作業コードを記述されているが、フォローです： # include <initializer_list> # includ

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スケールMATLAB

のベクトルの要素によって、スパース行列のすべての行は、私は疎行列 obj.resOp = sparse(row,col,val); とすぐ sums = sparse(sum(obj.resOp,2)); 行列の各列の和を含むベクターを有します私は何をしたいです obj.resOp = obj.resOp ./ sums; 各行のrowsumが1になるように行列のすべての行をスケールす

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JavaのhashCodeはHashMapで動作しませんか？

私はHashMapを使用してスパースグリッドを実装しようとしていますが、hashCode（）をオーバーライドしても期待通りの動作をしていないようです。しかし、出力が A ： null どちらも私は、出力があることを期待してい public class Main { private static class Coord { int x, y; public Coor

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疎行列にベクトル化できない `for`ループを変換する

1つのボックスから1つのボックスから1つの粒子が他のボックスに入ることを可能にする2つのボックスと小さなギャップがあります。パーティクルがAからB、またはBからAに移行するかどうかは、Pa/Ptot（Pa：ボックスAのパーティクルの数、Ptot：両方のボックスの合計パーティクル）の比率によって決まります。が、それはより速く、I need to get rid of the for loops、し

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同じスパース行列、さまざまなオブジェクトサイズ

私はいくつかの隣接行列の作成に取り組んでおり、奇妙な問題に遭遇しました。私は1と0の完全な1つの行列を持っています。私はそれの転置（t(X) %*% X）で乗算し、他のものを実行したいです。ルーチンが本当に遅くなったので、私はそれを明らかに速くなった疎マトリックスに変換しました。しかし、スパース行列は、マトリックスをスパース形式に変換すると、サイズが2倍になります。ここでは、その後、私は好奇

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疎行列を塗りつぶすときにループを避ける

私は非常に大きな疎な行列（1.000.000 * 1.000.000）を私の修士論文に扱っています。私はRを、より正確にはこの問題に特化した 'Matrix'パッケージを使用します。基本的に私の質問は：既存のデータフレーム全体をループせずに疎マトリックスを埋める既存のテクニックはありますか？私のスパース行列が値0を取らないインデックスを抽出するより効率的な方法はありますか？私はこの質問をするの

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分解を実行するメモリが足りません。expipy.sparse.linalg.splu

私はTieDIEを使用しようとしています。つまり、このソフトウェアには、クエリノードとネットワークを渡すときに重要なサブネットワークを見つけるアルゴリズムが含まれています。小さなネットワークでは問題なく動作しますが、私が興味を持っているネットワークはかなり大きく、ノード21988と360474エッジがあります。 TieDIEは、scipyを使用して初期ネットワークカーネルを生成します（ただし、Ma

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並列処理、疎演算、GPU計算の行列演算

私の質問の基本的な目的は、RのMatrixパッケージで行列演算の最高のパフォーマンスを達成する方法です。特に私は操作（乗算）を並列化し、CUDA GPUでの計算を使用して疎行列で作業したいと考えています。緻密と疎パターンの両方三角形、対称、および対角行列を含む行列クラスのR cran リッチ階層のMatrixパッケージの資料によると詳細論理的および数値的なエントリ。 'LAPACK'と 'Sui