如何在python中的稀疏矩阵上应用colamd算法？

问题描述

我正在尝试在稀疏稀疏矩阵上应用Colamd（列近似最小度数置换）。

可以从scipy文档中找到不完整的解决方案：

from scipy.sparse import csc_matrix,linalg as sla
A = csc_matrix([[1,2,4],[1,1],[2,1,0.]])
lu = sla.splu(A,permc_spec = 'COLAMD')
print(lu.perm_c)

但是，如果A是如下所示的奇异矩阵，则会引发“ Python Scipy.sparse RuntimeError：因子完全是奇异的”。

A = csc_matrix([[0,0],[0,3,0]])

总而言之，我在python中搜索colamd代码/算法，就像colamd（S）matlab方法起作用（即，使用奇异矩阵）一样。 我无法从python调用Matlab代码。

谢谢

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）