matlab稀疏矩阵存储.doc

matlab稀疏矩阵存储在做detrend时，碰到了稀疏矩阵的问题，以前学习时没有好好搞懂，模模糊糊的，在论坛上搜了一下相关的内容不多的，呵呵，所以翻出了大二的教材，感觉介绍的还是很详细的，分享一下：1.1.1矩阵存储方式MATLAB的矩阵有两种存储方式，完全存储方式和稀疏存储方式1.完全存储方式将矩阵的全部元素按列存储，矩阵中的全部零元素也存储到矩阵中。2.稀疏存储方式仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置，即行号和列号，显然这对于具有大量零元素的稀疏矩阵来说是十分有效的。设 1 0 0 0A= 0 5 0 0 2 0 0 7是具有稀疏矩阵特征的矩阵，其完全存储方式是按列存储的全部12个元素1，0，2，0，5，0，0，0，0，0，0，7其稀疏存储方式如下：（1，1），1，（3，1），2，（2，2），5，（3，4），7括号内为元素的行列位置，后面为元素值。当矩阵非常的“稀疏”时，会有效的节省存储空间。1.1.2稀疏存储方式的产生1.将完全存储方式转化为稀疏存储方式A=sparse(S);将S矩阵转换为稀疏矩阵A;sparse(m,n);产生m*n的所有元素都为0的稀疏矩阵sparse(u,v,S);S为建立系数矩阵的非零元素，u(i),v(i)分别为S(i)的行和列下标，S,u,v为等长向量。u,v,S=find(A);返回矩阵A中非零元素的下标和元素，返回值可以作为sparse(u,v,S);的参数full(A);返回和稀疏存储方式A对应的完全存储方式。例如X=2,0,0,0,0;0,0,0,0,0;0,0,0,5,0;0,1,0,0,-1;0,0,0,0,-5A=sparse(X)A= (1,1) 2 (4,2) 1 (3,4) 5 (4,5) -1 (5,5) -5A就是X的稀疏存储方式。2.产生稀疏存储矩阵sparse可以讲完全存储方式转换为稀疏存储方式，那么，当使用稀疏矩阵时，要先产生完全存储方式的矩阵，然后再转换，这显然是不可取的，MATLAB有自己产生稀疏矩阵的函数spconvert：B=spconvert(A);A为一个m*3或m*4的矩阵，A的每一列的意义分别为：（i，1）第i非零元素所在行（i，2）第i非零元素所在列（i，3）第i非零元素的实部（i，4）第i非零元素的虚部3.带状稀疏存储矩阵举个例子：是一个具有稀疏性质的带状矩阵。首先，找出矩阵的特征数据：B为三条对角线元素，d为对角线号，-3为主对角线下第三条，0为主对角线，3为主对角线上第三条。可以利用spdiags产生稀疏矩阵A=spdiags(B,d,5,6);也就是spdiags的调用格式A=spdiags(B,d,m,n);B为r*p阶矩阵，r=min(m,n)，p为原带状矩阵中所有非零对角线的条数，B的第i列即为原带状矩阵的第i条非零对角线。spdiags的其他调用格式：B.d=spdiags(A);从原带状矩阵提取全部对角线元素赋给B并把对角线位置赋给d；B=spdiags(A,d);从带状矩阵中提取由d指定的非零对角线元素构成的矩阵；E=spdiags