http://permalink.gmane.org/gmane.comp.lib.boost.ublas/320

http://www.boost.org/doc/libs/1_48_0/libs/numeric/ublas/doc/html/classboost_1_1numeric_1_1ublas_1_1coordinate__matrix.html

http://www.guwi17.de/ublas/matrix_sparse_usage.html#Q2

http://www.crystalclearsoftware.com/cgi-bin/boost_wiki/wiki.pl?Effective_UBLAS

http://www.boost.org/doc/libs/1_44_0/libs/numeric/ublas/doc/operations_overview.htm#24transformations

http://www.crystalclearsoftware.com/cgi-bin/boost_wiki/wiki.pl?action=browse&diff=1&id=Frequently_Asked_Questions_Using_UBLAS

http://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix

http://www.boost.org/doc/libs/1_48_0/libs/numeric/ublas/doc/matrix_sparse.htm#compressed_matrix

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9F%A9%E9%99%A3%E4%B9%98%E6%B3%95

 

最近在寫圖學網格的project需要超大壓縮矩陣運算,
想說用boost的ulbas來寫,才發現我對壓縮矩陣這個資料結構與背景知識真的很不了解,
原來boost有三種壓縮矩陣,要如何才能快速遍歷非零值等等

其實,對矩陣來說 row_major 與 col_major 做乘法運算是最快的,
所以如果有兩個 row_major 互乘,請將其中一個轉成 col_major 再運算,
保證比較快,另外對超巨大稀疏矩陣來說,最好是實作成 col_major 與 row_major 共存,
並且每個元素都有存自己的位置,以方便更新 col_major 與 row_major ,
並且加速各種運算,主要使用在 Mesh 運算中。

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