使用 Colt 的逐元素稀疏矩阵乘法答案

【问题标题】：Element-wise sparse-matrix multiplication using Colt使用 Colt 的逐元素稀疏矩阵乘法
【发布时间】：2012-09-13 09:43:50
【问题描述】：

我在这里做错了什么？我想使用 Colt 将两个稀疏矩阵按元素相乘。这是我尝试这样做的一个示例：

DoubleMatrix2D A = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
A.set(0, 0, 2.0);

DoubleMatrix2D B = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
B.set(0, 0, 3.0);

A.assign(B, Functions.mult);

我得到的不是左上角元素为 6 的矩阵的预期结果：

2 x 2 matrix
18 0
0 0

将 A 更改为 DenseDoubleMatrix2D 会产生正确的结果。将 B 更改为 DenseDoubleMatrix2D 不会更改结果。无论我使用的是 SparseDoubleMatrix1D 还是 DenseDoubleMatrix1D，以这种方式将两个向量逐元素相乘总是会产生正确的结果。

【问题讨论】：

标签： java matrix sparse-matrix colt

【解决方案1】：

“assign”会改变对象，因此您可能已经使用了两次。
例如。使用带有 Scala REPL 的 Parallel Colt 0.10.0 查看以下代码。

scala> import cern.colt.matrix.tdouble._
import cern.colt.matrix.tdouble._

scala> import cern.jet.math.tdouble.DoubleFunctions
import cern.jet.math.tdouble.DoubleFunctions

scala> val A = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
A: cern.colt.matrix.tdouble.impl.SparseDoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 0


scala> A.set(0, 0, 2.0)

scala> val B = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
B: cern.colt.matrix.tdouble.impl.SparseDoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 0


scala> B.set(0, 0, 3.0)

scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res11: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0)   6.0


scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res12: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0)   18.0


scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res13: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0)   54.0

或者，它可能是您使用的 Colt 不同版本中的错误。

【讨论】：