在Matlab中添加稀疏矢量一片茂密的矢量

假設我有一個高維向量v緻密且另一個高維向量x是稀疏的，我想要做的，看起來像在Matlab中添加稀疏矢量一片茂密的矢量

V = V的操作+ X

理想的情況下，因爲一個需要更新只能選擇v幾個條目這個操作應該是快，但它仍然是考慮的，甚至當我宣佈X是稀疏的時間量好。我試圖用v完全是以及V IN稀疏的形式，並且都是相當緩慢。

我也試圖通過調用查找，然後更新在原有的矢量循環來提取稀疏向量x的指數。這比上述操作更快，但是有一種方法可以用更少的代碼來實現。

感謝

2016-03-08 user1189053

這個問題也可能是有用的：設定的稀疏許多值快速路矩陣（http://stackoverflow.com/questions/32443031/fast-way-to-set-many-values-of-sparse-matrix/32443174） – Adriaan

從Matlab documentation（強調礦）報價：

二元運算產生稀疏的結果，如果兩個操作數都很少，如果兩個全部結果都滿了。對於混合操作數，除非操作保留稀疏性，否則結果將爲滿。 如果S是稀疏和F是滿的，則S + F，S * F和F \ S是滿的，而S. * F和S & F是稀疏的。在某些情況下，結果可能是，即使矩陣有幾個零個元素稀少。

因此，如果您想保留x稀疏，我想使用邏輯索引更新v與x是最好的非零值。這裏是顯示無論是邏輯索引或明確full -ing x樣本函數最好（至少在我R2015a安裝）：

function [] = blur() 

    n = 5E6; 
    v = rand(n,1); 
    x = sprand(n,1,0.001); 
    xf = full(x); 
    vs = sparse(v); 

    disp(['Full-Sparse: ',num2str(timeit(@() v + x)  ,'%9.5f')]); 
    disp(['Full-Full:  ',num2str(timeit(@() v + xf)  ,'%9.5f')]); 
    disp(['Sparse-Sparse: ',num2str(timeit(@() vs + x)  ,'%9.5f')]); 
    disp(['Logical Index: ',num2str(timeit(@() update(v,x)),'%9.5f')]); 

end 

function [] = update(v,x) 

    mask = x ~= 0; 
    v(mask) = v(mask) + x(mask); 

end

來源

2016-03-08 19:23:01 TroyHaskin

感謝您的答覆。這相當快。在我的實驗中，比for循環方法更快，代碼更少。 – user1189053

在Matlab中添加稀疏矢量一片茂密的矢量

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