稀疏矩阵带宽减小的一种算法

分析了用分层的方法减小稀疏矩阵带宽的不足。产生这些不足的原因主要是分层的学术工不一定为最大,而且层之间的宽度相差太大,为此对算法的分层进行了细化,把宽度大的分层上的节点移到宽度小的分层上去,使得分层之间的节点数更加均匀,改进后的算法稳定性增强。     

稀疏矩阵带宽减小的一种算法

分析了用分层的方法减小稀疏矩阵带宽的不足,产生这些不足的原因主要是分层的深度不一定为最大,而且层之间的宽度相差太大,为此对算法的分层进行了细化,把宽度大的分层上的节点移到宽度小的分层上去,使得分层之间的节点数更加均匀．改进后的算法稳定性增强．     

稀疏矩阵转置算法赏析

在《数据结构》课程中有很多经典算法,其设计思想与实现技巧很大程度上反映了算法设计与实现的思维模式的一些本质,通过对这些算法的分析可以极大提高学生的计算思维能力。本文充分分析了稀疏矩阵的转置算法的设计与实现,并说明了其在提高学生的算法分析能力与计算思维能力中的重要性。     

边界元矩阵稀疏化算法及其应用

基于边界元矩阵的空间需求与求解域网格数的平方成正比,提出了边界元矩阵稀疏化方法.首先,根据边界元矩阵的特点定义了合适的稀疏准则,小于该准则的矩阵系数被合并到邻接单元对应的矩阵系数中;然后,将该系数取零,这样可以将一片相互邻接的单元系数合并到其中一个单元,从而达到矩阵稀疏化的目的.仿真结果表明,该方法在保证数值模拟精度的条件下,大幅削减了空间需求.     

大型稀疏系统齐次化算法的探讨

主要讨论解决大型稀疏线性问题的齐次化算法,提出改进的齐次化算法,证明该算法的收敛性.数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点.     

基于稀疏矩阵存储结构的H-矩阵迭代判定算法的实现

本文针对文献[1]中的H-矩阵迭代判定算法,提出了适用于此算法的稀疏矩阵的存储结构,并用C语言实现了基于该存储结构的稀疏—矩阵判定算法.运用该存储结构的迭代算法判定大型稀疏矩阵节省了存储空间,提高了运算速度.     

一种基于稀疏矩阵的高效图像压缩算法

针对稀疏矩阵图像提出了一种低复杂度智能无损压缩算法.首先通过图像分块,采用列坐标和标志位相结合表示非常规像素位置;然后基于图像特性分析,得出非常规像素列坐标相对值的概率分布,从而根据非常规像素位置分布的连续性,对其相对列坐标提出一种基于Rice编码的智能码字分配方法.并且,针对非常规像素灰度值分布的连续性,引入预测的方式去除统计相关,对预测冗余采用简单有效的Golomb编码.实验结果表明,该算法压缩效率高,且结构简单,易于硬件实现.     

稀疏矩阵的关联规则挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘中的一种重要模式,自1993年R.Agrawal引入关联规则概念和提出第一个关联规则算法以来,诸多研究人员对关联规则挖掘的算法进行了广泛的研究.但专门研究挖掘稀疏数据的有效算法较少.针对稀疏数据,提出了一个使用简单数据结构——链表的挖掘算法,与其它算法比较,实验结果表明是非常有效的.     

稀疏奇异矩阵的图特性

对n×n稀疏线性齐次方程组 AX=0(*)自然要考虑的一个问题是它什么时候有非零解,由线性代数已知.当且仅当其系数矩阵A奇异它有非零解,现利用图论中“匹配”的概念给出稀疏方阵为奇异阵的条件。 设G为二分图:G=(V_1、V_2、E),M为边集E的子集,若M中任意两条边都没有公共点,则称M为G的一个匹配,若顶点υ为匹配M中一条边的端点,则称υ为M-饱和点,若G中每     

分块稀疏矩阵因子表的修正

结合稀疏矢量法中因子分解道路的概念，研究了对６×ｂ分块稀疏矩阵的因子表进行 直接修正及部分再分解的算法，在电力系统计算中两种算法能显著提高计算速度。在各 类与稀疏矩阵有关的工程问题中，本文导出的算法同样具有非常广泛的应用前景。     

一种非负矩阵分解的快速稀疏算法

提出了一种非负矩阵分解的快速稀疏算法,该算法有利于处理高维小样本数据.在非负矩阵分解的过程中,通过代数变换,将原高维n×m阶的非负矩阵分解转化成低维m×m阶非负矩阵分解,大大提高了分解速度.在目标函数中加入了约束稀松度的项,通过控制稀松度,提高分解得到的潜在语义信息,改进文档集的话题划分,并能快速提取主题相关的语句生成文摘.     

具有r-循环矩阵块的分块矩阵求逆阵的算法

文章利用文献[1]给出的r-循环矩阵求逆的欧拉算法，给出了具有r-循环矩阵块的分块矩阵逆矩阵的算法。该方法不需要计算三角函数并且具有很少的计算量。     

矩阵求逆的迭代分治算法

对可逆矩阵A ∈Rn×n,用行处理法给出求解A-1的一个保证收敛的迭代分治算法 ,证明算法的正确性并讨论算法固有的并行性 .这种算法容易转换成在向量多处理机系统上实现的收敛性迭代并行算法 ,也容易设计成求解广义逆矩阵A 的迭代分治算法     

k重循环矩阵逆阵求法的一个初等证明

仅用矩阵的乘法, 矩阵的ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ 积的性质及逆矩阵的简单性质给出了［１］ 中定理的一个初等证明．     

采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法

针对传统最小二乘和伪随机序列相关信道估计方法在稀疏信道应用时估计精度差的问题,提出一种采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法.新方法首先将循环前缀单载波分块传输系统中的稀疏信道估计建模为一个典型的压缩感知问题,然后利用具有最优循环相关特性的伪随机序列优化构造确定性压缩感知测量矩阵,避免了使用随机测量矩阵造成的存储不便及估计性能差的问题,且提高了信道估计性能.基于准静态COST 207典型城市信道模型的仿真结果表明:该估计方法能够有效地降低稀疏信道的估计均方误差,在16 dB处的误码率可达2×10-5,而相同情况下最小二乘信道估计方法的误码率只能达到3×10-3.     

大型稀疏系统分块并行齐次化算法

在对大型稀疏线性问题的齐次化算法研究的基础上,提出了分块并行齐次化算法,讨论了该算法的收敛性及稳定性,数值实验表明,该算法具有收敛速度快、计算精度高等特点.     

矩阵F算法的一种改进算法

论述了Ｆ线与列上零位组之间的联系：在矩阵元素为有理数的假定下，简化了矩阵Ｆ算法的证明：改进了矩阵Ｆ算法．从而提高了其运算效率．     

一种改进的动态矩阵控制算法

提出一种动态矩阵控制算法的改进算法,并用该算法对具有大时滞的系统进行研究.通过仿真试验与常规动态矩阵算法控制进行了比较,结果表明改进的动态矩阵控制算法在大时滞系统控制中具有较好的控制效果.