Existe-t-il des implémentations Sparse Matrix optimisées en stockage en C #?

Question

Existe-t-il des implémentations Sparse Matrix optimisées en termes de stockage?

Answer 1

Il existe Math.NET .

Il comporte des mises en œuvre de Spare Matrix. (lien vers l'ancien site Math.NET. Il n'existe plus de version en ligne de la documentation).

Answer 2

Si vous recherchez une implémentation matricielle fragmentée hautes performances, consultez le NMath du logiciel CenterSpace.

Voici une liste partielle des fonctionnalités extraites de ici sur le site Web de CenterSpace.

• Toutes les fonctionnalités structurées clairsemées classes matricielles, y compris triangulaire, symétrique, hermitien, bagué, tridiagonal, à bandes symétriques, et Hermitian a bagué.
• Fonctions pour conversion entre matrices générales et types de matrice clairsemés structurés.
• Fonctions de transposition structurées matrices clairsemées, calcul interne produits, et matrice de calcul normes.
• Classes d'affacturage matrices clairsemées structurées, y compris Factorisation LU pour bandes et matrices tridiagonales, Bunch-Kaufman factorisation pour symétrique et Matrices hermitiennes et Cholesky décomposition pour symétrique et Matrices définies positives hermitiennes. Une fois construit, matrice les factorisations peuvent être utilisées pour résoudre systèmes linéaires et calcul déterminants, inverses et condition Nombres.
• Vecteur épars général et classes matricielles et matrice factorisations.
• orthogonal classes de décomposition pour général matrices, y compris décomposition QR et décomposition en valeurs singulières (SVD).
• Moindres carrés avancés classes de factorisation pour général matrices, y compris Cholesky, QR, et SVD.
• factorisation LU pour général matrices, ainsi que des fonctions pour résolution de systèmes linéaires, informatique déterminants, inverses et condition chiffres.

Paul