远程linux服务器到远程linux服务器大稀疏文件复制 - 如何？
我有两个双胞胎CentOS 5.4服务器，每个服务器上安装有VMware Server。 假设我始终为我的vmware虚拟机使用稀疏文件，什么是最可靠，最快速的方法来将虚拟机文件从一个服务器复制到另一个服务器？ p> vm的文件很复杂，因为它们非常大（50 GB），但由于它们是稀疏文件，我想可以做一些事情来提高复制的速度。 解决方案 如果要快速复制大型数据， rsync 不适合
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在Linux中寻找一个用于高效计算大型稀疏矩阵的C / C ++接口
我正在寻找一个C / C ++接口，用于在Linux中高效计算大型稀疏矩阵。矩阵可以是百万计数百万/千。我已经检查了一些现有的库，但似乎没有一个满足我的所有要求， 1，我需要通过动态添加元素创建一个稀疏矩阵。 （不是为SparseLib ++） 2，我还需要能够创建一个稀疏的对角矩阵，以便我可以缩放另一个稀疏矩阵的列与不同的标量。 （没有找到这个库，也许有另一种方法来缩放稀疏矩阵的列）
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从本征序列化分解矩阵（SparseLU对象）
我想解决 Ax = b ，其中矩阵A可以大到接近 1M x 1M 大小，是稀疏和对称的，但可能没有正确定义。 问题是，可能需要很长时间才能使用 sparseLU对象，并且将会想到一个存储sparseLU矩阵而不是原始矩阵，使得每当我们使用相同的矩阵A执行类似的操作时，我们可以不需要重新计算 快速搜索stackoverflow和google返回这，这和这稀疏矩阵用于特征矩阵的序列化。但是
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C ++犰狳稀疏矩阵类型转换
我想用 operator + 添加任意（不同）类型的两个稀疏犰狳矩阵，例如 SpMat M1（2,2）; SpMat M2（2,2）; // ..填充两个矩阵 cout
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BLAS中是否包含稀疏BLAS？
我有一个工作的LAPACK实现，就我所读，包含BLAS。 我想使用SPARSE BLAS，而且据我理解这个网站，SPARSE BLAS是BLAS的一部分。 但是当我试图运行下面的代码从稀疏blas手册使用 g ++ -o sparse.x sparse_blas_example.c -L / usr / local / lib -lblas&& ./sparse_ex.x
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sparse_vector模板类：如何清理它？
我不确定这是否是一个好问题，如果没有，请关闭。 我开始写（使用 boost :: coordinate_vector 作为起始点） sparse_vector 模板类，它有效地实现了一个向量类接口，但是是稀疏的。它实现所有通常的向量操作和一个快速稀疏迭代器迭代集合元素。它还有一个快速版本的 rotate 。我需要这个类，因为我有一次写一次读多用例，我使用这些 sparse_vectors 中
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从稀疏矩阵提取块作为另一个稀疏矩阵
如何从 Eigen :: SparseMatrix 中提取块。似乎没有我用于密集的方法。 'class Eigen :: SparseMatrix没有名为'topLeftCorner'的成员 'class Eigen :: SparseMatrix'没有名为'block'的成员 b $ b 有一种方法可以将一个块提取为 Eig
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如何将Eigen :: SparseMatrix包装在超过3标准压缩行/ colum数组
注意：我已经提出这个问题，但它被关闭，因为“太广泛”没有多少解释。我不能看到这个问题可能更具体（它处理特定类的一个特定的库的具体用法...），所以我认为它是一个像“主持人的错误”，并再次问。 .. 我想使用Eigen对稀疏矩阵进行稀疏矩阵/矩阵乘法。这些矩阵已经在我在标准3阵列压缩行/列strorage中工作的代码中定义。 然后我想使用Eigen :: SparseMatrix类作为这
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CSR矩阵 - 矩阵乘法
我有两个方形矩阵 A 和 B 我必须将 B 转换为 CSR格式，并确定产品 C A * B_csr = C 我在网上找到很多有关 CSR矩阵 - 向量乘法。算法是： for（k = 0; k result [i] = 0; for（i = 0; i { for（k = RowPtr [i]; k { result [i] = result [
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为稀疏矢量重载operator []
我试图在C ++中创建一个“稀疏”的向量类，如下： V默认> class SparseVector { ... } 它将由 std :: map （其中 V 是存储的值的类型）。如果地图中没有元素，我们将假设它等于来自模板参数的值 Default 。 但是，我无法重载下标运算符 [] 。我必须重载 [] 运算符，因为我将这个类中的对象传递到Boost函数
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为什么这个SOR解算器的速度取决于输入？
与我的其他问题相关，我现在已经修改稀疏矩阵求解器以使用SOR（连续过松弛）方法。代码如下： void SORSolver :: step（）{ float const omega = 1.0f; float const * b =& d_b（1,1）， * w =& d_w（1,1），* e =& d_e（1,1） * s =& d_s（1,1），* n =& d_n（1,1）
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如何将稀疏矩阵转换为密集矩阵
有没有一种简单快捷的方法将稀疏矩阵转换为双精度矩阵？ 因为我的 SparseMatrix 不再稀疏，但在一些矩阵产品后变得密集。 我有另一个问题：Eigen库有优异的性能，这是怎么可能的？我不明白为什么，因为只有头文件，没有编译源。 解决方案 让我们声明两个矩阵： p> SparseMatrix spMat; MatrixXd dMat;
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快速稀疏矩阵乘法
对于类我必须为稀疏矩阵写我自己的线性方程求解器。 我可以随意使用任何类型的稀疏矩阵数据结构，我必须实现几个解决方案，包括接合渐变。 我想知道是否有一个着名的方式来存储稀疏矩阵，使得与向量的乘法是相对快的。 现在我的稀疏矩阵基本上实现了一个包裹 std： ：map，double> ，用于存储数据。这转换矩阵与向量到O（n 2）复杂度到O（n
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如何加速我的稀疏矩阵求解器？
我使用Gauss-Seidel方法写一个稀疏矩阵求解器。通过分析，我确定我的程序的大约一半的时间花在解算器。性能关键部分如下： size_t ic = d_ny + 1，iw = d_ny，ie = d_ny + is = 1，in = 2 * d_ny + 1; for（size_t y = 1; y
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用于稀疏酉矩阵的最佳C ++矩阵库
我在寻找一个好的（在最好的情况下积极维护）C ++矩阵库。因此，它应该模板化，因为我想使用一个复杂的理性作为数字类型。我处理的矩阵主要是稀疏和单一的。 你能建议图书馆，并给一个小解释为什么使用它们，因为我知道如何找到他们，但我不能真正决定什么是适合我，因为我缺少与他们的经验。 编辑： 我要处理的主要操作是矩阵乘法，与向量和 kronecker乘积的标量乘法。矩阵的大小是指数的，我
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C＃提高稀疏矩阵行和列计算总的并行性能
我有一个包含约1亿非零元素的稀疏矩阵： // [行] [列] [元素] 公众的IDictionary< INT，IDictionary的< INT，小数>>于myMatrix {搞定;私人集; } 获取每行的总和是非常快的： 私人无效RowSum（） { 变种rowTotals =新ConcurrentDictionary< IN
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有没有在C＃优化稀疏矩阵实现任意存储？
是否有任何存储优化稀疏矩阵在C＃中实现？ 解决方案 有
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创建使用链表在C稀疏矩阵
我有一个任务是创建两个稀疏矩阵（A和B），然后将其添加成第三稀疏矩阵（C）。我已经用向量（接收到两个稀疏向量和将它们添加到三分之一）做到了，所以我决定这将是更容易使用了一系列的载体重新present矩阵。在将来，我可能需要做没有载体，但与实际的基质（我甚至有插入数字变成稀疏矩阵功能的psuedo- code），所以不要理解的为什么我问了这一切，即使下面的code 有些工作 由于它是一个矩阵，它有
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创建于MEX稀疏矩阵
如何创建用C编写的创建矩阵如何访问元素单独类似于C经过MEX文件二维稀疏矩阵，说垫[I] [J] ？ 我厌倦了使用 mxCreateNumericArray 功能，但我不能够访问的元素，也使它作为一个稀疏矩阵。 请帮忙 解决方案 参见mxCreateSparse这个网页。然后你就会想看看 mxSetPr ，的
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