sparse-matrix

    29गर्मी

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    आर के लिए कम से कम दो स्पैर मैट्रिक्स पैकेज हैं। मैं इन्हें देख रहा हूं क्योंकि मैं उन डेटासेट्स के साथ काम कर रहा हूं जो घने प्रतिनिधित्व के साथ स्मृति में फिट होने के लिए बहुत बड़े और स्पैस हैं। मैं

    11गर्मी

    2उत्तर

    के साथ स्पैर मैट्रिक्स बनाना (और एक्सेसिंग) options for working with sparse matrices in R के बारे में जानने के बाद, मैं निम्नलिखित डेटा फ्रेम से स्पैर मैट्रिक्स बनाने के लिए Matrix पैकेज का उपयोग करना

    23गर्मी

    9उत्तर

    के लिए मैट्रिक्स लाइब्रेरी। मैं .NET/C# के लिए मैट्रिक्स लाइब्रेरी के लिए एक अच्छा (अच्छी तरह से परीक्षण, पूरी तरह से विशेष रुप से प्रदर्शित, और आदर्श रूप से एक अच्छा इंटरफ़ेस वाला) ढूंढ रहा हूं। मेरी

    5गर्मी

    3उत्तर

    में स्पैस मल्टीडिमेंशनल ऐरे या मैट्रिक्स लाइब्रेरीज़ मुझे .NET अनुप्रयोग में 4 आयामों में एक स्पैर मैट्रिक्स की आवश्यकता है। मैट्रिक्स का आकार (यदि .NET ऐरे के रूप में दर्शाया गया है) संभावित रूप से 4

    27गर्मी

    7उत्तर

    मैट्रिक्स के eigenvalues ​​की गणना करने के लिए कितना महंगा है? सर्वोत्तम एल्गोरिदम की जटिलता क्या है? यदि मेरे पास 1000 x 1000 मैट्रिक्स है तो अभ्यास में कितना समय लग सकता है? मुझे लगता है कि अगर मैट्

    6गर्मी

    3उत्तर

    मैं सी में एक "विरल" वेक्टर वर्ग बनाने के लिए कोशिश कर रहा हूँ ++, इसलिए जैसे के लिए: template<typename V, V Default> class SparseVector { ... } आंतरिक रूप से, यह एक std::map<int, V> द्वारा प

    8गर्मी

    6उत्तर

    में एक स्पैर मैट्रिक्स को स्टोर करने का सबसे अच्छा तरीका हमारे पास एक ऐसा एप्लिकेशन है जो एक स्पैर मैट्रिक्स संग्रहीत करता है। इस मैट्रिक्स में ऐसी प्रविष्टियां हैं जो अधिकतर मैट्रिक्स के मुख्य विकर्ण

    8गर्मी

    3उत्तर

    स्टोर करने के लिए डेटा संरचना मुझे स्पैर मैट्रिस पर कुछ गणित संचालन करने की आवश्यकता है। मैंने देखा कि सरणी का उपयोग मेरी याददाश्त का उपयोग करने का सबसे प्रभावी तरीका नहीं हो सकता है, खासकर जब मैट्रिस

    7गर्मी

    4उत्तर

    में "सबसे बड़ा" घना उप मैट्रिक्स खोजें, एक बड़े स्पैर मैट्रिक्स (10k + 1m + द्वारा कहें) को देखते हुए मुझे एक सब्सट्रेट खोजने की आवश्यकता है, जरूरी नहीं कि पंक्तियों और कॉलम जो घने मैट्रिक्स (सभी गैर