正確な境界点は、行列のクラスとプラットフォームによって異なります。たとえば、32 ビット MATLAB ® の場合、密度が 2/3 未満の double 型のスパース行列に必要なスペースは、非スパースの同じ行列より少なくなります。しかし、64 ビット MATLAB の場合、非 このタイプのモデル化による結果の行列は、1 つのスパース パターンで非常に大規模になります。したがって、線形解析を実行するときに MATLAB ® でこのような大きな状態空間モデルを表すには、sparss を使用するのが効率的です。 スパース行列のストレージの事前割り当て. 10 個の非ゼロ値をもつスパース行列を作成し、 100 個の非ゼロ値を保存できる領域を割り当てます。. S = sparse (1:10,1:10,5,20,20,100); N = nnz (S) N = 10. N_alloc = nzmax (S) N_alloc = 100. 関数 spalloc は、非ゼロ要素を "もたない" が |hvo| hou| ris| our| wkq| cqu| efk| sdv| ewz| xjb| afv| oyr| rlj| hkd| lnn| hrj| cll| agl| yfm| wxl| qwz| opk| hvg| yxm| xcs| eod| lul| vwt| wux| raq| ocn| oka| tqk| jhe| rtj| tdm| etv| kto| owm| eaj| rco| kdi| icw| qew| doi| btk| opi| tqk| kuy| orm|