matlab怎么使用稀疏矩阵( 二 ) _matlab软件

文章插图

11对于这个示例，列计数挨次正好削减了Cholesky分化的时候和存储量，可是这种行为凡是是无法预料的。
tic
L = chol(S(q,q),'lower');
t(3) = toc;

spy(L)
title('chol(S(q,q)) after column count ordering')
nc(3) = nnz(L);
xlabel(sprintf('nonzeros = %d (%.2f%%) time = %.2f sec',nc(3),nc(3)*pct,t(3)));

12按”Enter“键。
如图6所示。

文章插图

13利用最小度数。
SYMAMD号令利用近似最小度算法（一种壮大的图论手艺）在矩阵中发生大的零块。
号令行窗口键入：
r = symamd(S);
spy(S(r,r)), title('S(r,r) after minimum degree ordering')
nz = nnz(S);
xlabel(sprintf('nonzeros = %d (%.3f%%)',nz,nz*pct));

14按”Enter“键。
如图7所示。

文章插图

15最小度算法发生的零块保留在Cholesky分化过程中。
这可以光鲜明显削减时候和存储当作本。

tic
L = chol(S(r,r),'lower');
t(4) = toc;

spy(L)
title('chol(S(r,r)) after minimum degree ordering')
nc(4) = nnz(L);
xlabel(sprintf('nonzeros = %d (%.2f%%) time = %.2f sec',nc(4),nc(4)*pct,t(4)));

16按”Enter“键。
如图8所示。

文章插图

17总结成果。
号令行键入：
labels = {'original','Cuthill-McKee','column count','min degree'};
【matlab怎么使用稀疏矩阵】

ax = subplot(2,1,1);
bar(nc*pct)
title('Nonzeros after Cholesky factorization')
ylabel('Percent');
ax.XTickLabel = labels;

ax = subplot(2,1,2);
bar(t)
title('Time to complete Cholesky factorization')
ylabel('Seconds');
ax.XTickLabel = labels;

18按”Enter“键。
如图9所示。