MATLAB

Question

में बहुत बड़ी matrices के कुशल गुणात्मकता मेरे पास एक विकर्ण डी-बाय-डी मैट्रिक्स बनाने के लिए पर्याप्त स्मृति नहीं है, क्योंकि डी बड़ा है। मैं 'स्मृति से बाहर' त्रुटि प्राप्त करता रहता हूं।

पहले गुणा में एम एक्स डी एक्स डी संचालन करने के बजाय, मैं एम एक्स डी ऑपरेशंस करता हूं, लेकिन फिर भी मेरे कोड को चलाने के लिए उम्र लगती है।

क्या किसी को गुणा A'*B*A गुणा करने के लिए एक और अधिक प्रभावी तरीका मिल सकता है? (एम प्रतियों के साथ

D=20000 
M=25 

A = floor(rand(D,M)*10); 
B = floor(rand(1,D)*10); 

for i=1:D 
    for j=1:M 
     result(i,j) = A(i,j) * B(1,j); 
    end 
end  

manual = result * A'; 
auto = A*diag(B)*A'; 
isequal(manual,auto) 

Answer 1

आपकी समस्या को हल करने वाला एक विकल्प sparse matrices का उपयोग कर रहा है। यहाँ एक उदाहरण है:

D = 20000; 
M = 25; 
A = floor(rand(D,M).*10); %# A D-by-M matrix 
diagB = rand(1,D).*10;  %# Main diagonal of B 
B = sparse(1:D,1:D,diagB); %# A sparse D-by-D diagonal matrix 
result = (A.'*B)*A;   %'# An M-by-M result 

एक अन्य विकल्प समारोह REPMAT का उपयोग कर एक एम-दर-डी मैट्रिक्स बनाने के लिए B की मुख्य विकर्ण साथ डी तत्वों को दोहराने के लिए हो सकता है, तो का उपयोग element-wise multiplicationA.' साथ:

B = repmat(diagB,M,1); %# Replicate diagB to create an M-by-D matrix 
result = (A.'.*B)*A; %'# An M-by-M result 

और फिर भी एक और विकल्प समारोह BSXFUN उपयोग करने के लिए होगा:

result = bsxfun(@times,A.',diagB)*A; %'# An M-by-M result 

Answer 2

शायद मैं एक brainfart यहाँ का एक सा हो रही है, लेकिन आप एक DXM मैट्रिक्स में अपने DxD मैट्रिक्स चालू नहीं कर सकता: यहाँ क्या मैं अब तक का प्रयास किया गया है वेक्टर का आपको दिया गया है) और फिर। * पिछले दो मैट्रिक्स उन्हें गुणा करने के बजाए (और फिर, ज़ाहिर है, आमतौर पर पाए गए उत्पाद मात्रा के साथ पहले गुणा करें)?

Answer 3

1. आपको "स्मृति से बाहर" मिल रहा है क्योंकि MATLAB को संपूर्ण मैट्रिक्स को समायोजित करने के लिए पर्याप्त मेमोरी का एक हिस्सा नहीं मिल सकता है। in MATLAB documentation वर्णित इस त्रुटि से बचने के लिए विभिन्न तकनीकें हैं।

2. MATLAB में आपको स्पष्ट रूप से अधिकांश मामलों में प्रोग्रामिंग स्पष्ट लूप की आवश्यकता नहीं है क्योंकि आप ऑपरेटर * का उपयोग कर सकते हैं। मैट्रिक्स गुणा को तेज करने के लिए एक तकनीक मौजूद है यदि यह स्पष्ट लूप के साथ किया जाता है, तो यहां an example in C# है। यह एक अच्छा विचार है कि कैसे (संभावित रूप से बड़े) मैट्रिक्स को छोटे मैट्रिस में विभाजित किया जा सकता है। MATLAB में इन छोटी मैट्रिक्स को रखने के लिए आप सेल मैट्रिक्स का उपयोग कर सकते हैं। यह शायद अधिक है कि सिस्टम को दो छोटे उप-मैट्रिक्स को समायोजित करने के लिए पर्याप्त रैम मिलती है जिसके परिणामस्वरूप बड़े मैट्रिक्स होते हैं।