c++ - Armadillo:高效的 RAM 稀疏批量插入

Question

我知道 Armadillo 中的稀疏矩阵还在初步支持中。我在我的量子系统研究中使用 Armadillo 库，但我在以有效的 RAM 方式构建稀疏垫时遇到了问题。

到目前为止，我一直在使用我自己的稀疏矩阵实现，但我想要一个优化的矩阵类。

我正在以批处理模式填充元素:

umat loc(2,size);
cx_vec val(size);

// calculate loc and val
...
//

sp_cx_mat Hamiltonian(loc, val);

这种操作将值从 loc、val 复制到 Hamiltonian 的构造函数，并且在几秒钟内需要 2x RAM。我计算了巨大的矩阵(大小约为 2**L，其中 L=22、24、...)，所以我希望我在内存中有经过优化的代码。为了比较，矩阵大小:705432x705432 - RAM 和“填充时间”:

• 我的实现(COO格式):时间7.95s，内存317668kB

• Armadillo (CSC格式):时间5.32s，内存715000kB

是否可以动态释放 vector 片段:loc、val 以逐个元素地节省内存？

Answer 1

这里的答案是使用其他采用 CSC 格式的稀疏矩阵构造函数，因此您需要修改您的 //calculate loc and val 代码，而不是填充以下三个数组:

• values(长度等于点数)
• row_indices(长度等于点数)
• col_ptrs(长度等于列数加一)

values 和row_indices vector 中的点应按列优先顺序排列，col_ptrs vector 包含非零元素的数量列开头之前的元素。也就是说，col_ptrs[0] 将始终包含 0，col_ptrs[1] 将包含第一列中非零元素的数量，col_ptrs[2] 将包含第一列和第二列中非零元素的数量，col_ptrs[n_cols + 1] 将包含矩阵中非零元素的数量。

有关此构造函数的更多文档，请参阅 http://arma.sourceforge.net/docs.html#SpMat 的“批处理构造函数”部分;这是该列表中的第四个条目。

如果您不能轻易地修改您的计算代码以符合该格式，那么您最好尝试将 sort_locations = false 指定给您正在使用的构造函数，如果您还没有这样做的话.