矩陣秩不按照API規範並行工作小馬

我正在使用parallel colt其中我需要找到矩陣的排名。 API文檔說以下有關以下有關DoubleAlgebra#rank：矩陣秩不按照API規範並行工作小馬

秩（DoubleMatrix2D A）

返回矩陣A的有效數值等級，從奇異值分解而獲得。

但是，當我在我的代碼中使用它，我在運行時得到一個IllegalArgumentException：

Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Matrix must be dense 
    at cern.colt.matrix.tdouble.algo.DoubleProperty.checkDense(Unknown Source) 
    at cern.colt.matrix.tdouble.algo.decomposition.DenseDoubleSingularValueDecomposition.<init>(Unknown Source) 
    at cern.colt.matrix.tdouble.algo.DenseDoubleAlgebra.svd(Unknown Source) 
    at cern.colt.matrix.tdouble.algo.DenseDoubleAlgebra.rank(Unknown Source)

的API沒有提到一個矩陣必須是密集。在我的IDE（我用的IntelliJ IDEA），當我按Ctrl +在我的代碼單擊方法的名稱，這是不言而喻的來源，這表明

public int rank(cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D doubleMatrix2D) { /* compiled code */ }

底線，我到處看到一個DoubleMatrix2D對象的要求，不一個DenseDoubleMatrix2D對象。任何想法爲什麼運行時異常發生？

來源

2014-01-23 Chthonic Project

你能告訴我們一些關於你要計算的秩的矩陣是什麼？它是什麼樣子的？它是什麼類的實例？ – ashes999

如何用稀疏矩陣執行[奇異值分解]（http://en.wikipedia.org/wiki/Singular_value_decomposition）？ –

看起來好像正如消息所說，它確實是確實需要一個DenseDoubleMatrix2D實例。

這裏是源追蹤通過（與A簡化保持相同的名稱境）：

DoubleAlgebra.rank(DoubleMatrix2D A): return svd(A).rank(); 
    > svd(DoubleMatrix2D A): return new DenseDoubleSingularValueDecomposition(A, true, true); 
    > DenseDoubleSingularValueDecomposition(): checkDense(A);

對於checkDense本身：

public void checkDense(DoubleMatrix2D A) { 
    if (!(A instanceof DenseDoubleMatrix2D) && !(A instanceof DenseColumnDoubleMatrix2D)) 
     throw new IllegalArgumentException("Matrix must be dense"); 
}

你可以看到實際的異常代碼here。

你可能想要做的就是使用DenseDoubleMatrix2D的實例，而不是無論你目前在發送。

來源

2014-01-27 19:49:55 ashes999

是的，這就是我設法讓我的代碼工作。事實上，我已經結束了與您鏈接的相同的grepcode頁面。但是，由於API只需要一個DoubleMatrix2D參數，所以不應該有源代碼具有'checkDense'返回布爾值，'rank'方法有類似if（checkDense（A）== false）A = new DenseDoubleMatrix2D（A .toArray（））'？我想我更厭煩API和實際代碼行爲之間的無證的區別。 –

很難記錄每一項要求。如果我的回答有幫助，我會感激upvote/accept。你的問題似乎很奇怪，例如「爲什麼這個文檔錯了？」這是不可能的，除非你是作者:) – ashes999

矩陣秩不按照API規範並行工作小馬

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