构造稀疏矩阵

MATLAB® 从不会自动创建稀疏矩阵。相反，还必须确定矩阵中是否包含足够高百分比的零元素，以便利用稀疏方法。

矩阵的密度是指非零元素数目除以矩阵元素总数。对于矩阵 M，这将为

密度非常低的矩阵通常很适合使用稀疏格式。

可以使用带有单个参数的 sparse 函数将满矩阵转换为稀疏存储。

例如：

列显输出中列出了 S 的非零元素及其行索引和列索引。这些元素按列排序，反映了内部数据结构体。

如果矩阵阶数不太高，可以使用 full 函数将稀疏矩阵转换为满存储。例如，A = full(S) 可反向转换该示例。

将满矩阵转换为稀疏存储并非生成稀疏矩阵的最常用方法。如果矩阵的阶数足够低可以进行满存储，则转换为稀疏存储很难显著节省内存。

可以使用带有五个参数的 sparse 函数，基于一列非零元素来创建稀疏矩阵。

i 和 j 分别是矩阵中非零元素的行索引和列索引的向量。s 是由对应的 (i,j) 对指定索引的非零值的向量。m 是生成的矩阵的行维度，n 是其列维度。

前一示例中的矩阵 S 可以直接通过以下表达式生成

sparse 命令具有许多备用形式。上面示例使用的形式将矩阵中的最大非零元素数设置为 length(s)。如果需要，可以追加第六个参数用来指定更大的最大数，这样能在以后添加非零元素，而不必重新分配稀疏矩阵。

二阶微分算子的矩阵表示形式就是一个很好的稀疏矩阵示例。它是一个三对角矩阵，其中 -2s 在对角线上，1s 在上对角线和下对角线上。有多种方式生成此类炬阵，这里只是一种可能性。

现在，F = full(S) 显示相应的满矩阵。

基于稀疏矩阵的对角线元素创建稀疏矩阵是一种常用操作，因此函数 spdiags 可以处理此任务。其语法是

要创建大小为 m×n 且元素在 p 对角线上的输出矩阵 S：

B 是大小为 min(m,n)×p 的矩阵。B 的列是用于填充 S 对角线的值。

d 是长度 p 的向量，其整数元素可以指定要填充的 S 对角线。

即，B 的列 j 中的元素填充 d 的元素 j 指定的对角线。

注意

如果 B 的列长度超过所替换的对角线，则上对角线从 B 列的下部获取，下对角线从 B 列的上部获取。

例如，考虑使用矩阵 B 和向量 d。

使用这些矩阵创建 7×4 稀疏矩阵 A：

在其满矩阵形式中，A 类似于：

spdiags 还可以从稀疏矩阵中提取对角线元素，或将矩阵对角线元素替换为新值。键入 help spdiags 以了解详细信息。

可以在 MATLAB 环境外部通过计算导入稀疏矩阵。结合使用 spconvert 函数与 load 命令导入包含索引和非零元素列表的文本文件。例如，考虑使用三列文本文件 T.dat，它的第一列是行索引列表，第二列是列索引列表，第三列是非零值列表。这些语句将 T.dat 加载到 MATLAB 中并将其转换为稀疏矩阵 S：

save 和 load 命令还可以处理作为 MAT 文件中的二进制数据存储的稀疏矩阵。

sparse | spconvert