问题描述
我想用ojalgo进行最小二乘调整。 问题是我的Designmatrix非常大(超过100kx100k),但是非常稀疏。 用ojalgo建立庞大的稀疏矩阵是没有问题的。还要做一些基本的数学运算。 当我从SparseStore矩阵创建QR对象时,似乎SparseStore矩阵信息被忽略,而qr对象被初始化为2D-DenseMatrix对象。 当然,我的系统内存不足。
是否有可能进行qr(或其他)操作以保持SparseStore。
感谢您的帮助,
最好, 罗尼
源代码:
package matrixTest;
import static org.ojalgo.type.CalendarDateUnit.*;
import java.util.Random;
import org.ojalgo.OjAlgoUtils;
import org.ojalgo.array.LongToNumberMap;
import org.ojalgo.array.Primitive64Array;
import org.ojalgo.array.SparseArray;
import org.ojalgo.matrix.decomposition.QR;
import org.ojalgo.matrix.store.MatrixStore;
import org.ojalgo.matrix.store.SparseStore;
import org.ojalgo.matrix.task.iterative.ConjugateGradientSolver;
import org.ojalgo.netio.BasicLogger;
import org.ojalgo.series.BasicSeries;
import org.ojalgo.type.Stopwatch;
/**
* Example use of SparseStore and other special MatrixStore implementations.
*
* @see https://www.ojalgo.org/2020/09/sparse-and-special-structure-matrices/
* @see https://github.com/optimatika/ojAlgo/wiki/Sparse-Matrices
*/
public class SparseMatrices {
private static String NON_ZEROS = "{} non-zeroes out of {} matrix elements calculated in {}";
private static Random RANDOM = new Random();
public static void main(final String[] args) {
BasicLogger.debug();
BasicLogger.debug(SparseMatrices.class);
BasicLogger.debug(OjAlgoUtils.getTitle());
BasicLogger.debug(OjAlgoUtils.getDate());
BasicLogger.debug();
int dim = 100_000;
SparseStore<Double> mtrxD = SparseStore.PRIMITIVE64.make(dim,dim);
for (int j = 0; j < dim; j++) {
double val = RANDOM.nextDouble();
mtrxD.set(j,j,val);
} // Each column of B contains 1 non-zero element at random row
QR<Double> decompQR = QR.PRIMITIVE.make(mtrxD);
stopwatch.reset();
decompQR.compute(mtrxD);
BasicLogger.debug("Sparse Identity decomposed (QR) in {}",stopwatch.stop());
}
}
解决方法
当前没有保留稀疏性的矩阵分解。
不确定您需要什么还是ojAlgo中到底有什么。您可以乘以转置矩阵然后使用迭代求解器吗?