函式功能:
這個函式與稀疏矩陣有關。
先說matlab中兩個概念:full storage organization(對應於full matrix)和sparse storage organization(對應於sparse matrix)。
而要說明這兩個概念,需要介紹稀疏矩陣的概念。
一般意義上的稀疏矩陣,就是看起來很鬆散的,也就是說,在這個矩陣中,絕大多數元素是零元素。例如:
0, 0, 0, 0;
0, 0, 1, 0;
0, 0, 0, 0;
0, 1, 0, 2;
計算機儲存稀疏矩陣可以有兩種思路:
1.按照儲存乙個普通矩陣一樣儲存乙個稀疏矩陣,比如上面這個稀疏矩陣中總共十六個元素(三個非零元素),把這些元素全部放入儲存空間中。這種儲存方式,在matlab就叫做full storage organization。
2.只儲存非零元素,那麼怎麼儲存呢?
(4,2) 1
(2,3) 1
(4,4) 2
看出來了吧, 只儲存非零元素在稀疏矩陣中的位置和值。比如,上面所舉的這個例子,值為2的項在第4行第4列,那麼我們就只需要儲存這一非零項在稀疏矩陣中的「座標」(4,4)和這一非零項的值2。在matlab中,這種儲存方式就叫做sparse storage organization。雖然,這樣要多儲存一組座標,但如果稀疏矩陣中非零元素非常少,以這種儲存方式儲存稀疏矩陣反而節省了記憶體空間。
為什麼matlab中會同時存在這兩種儲存方式呢?
第一種方式, 進行矩陣運算時(比如稀疏矩陣的乘法),演算法簡單易實現,程式執行的快。
而第二種方式,雖然有時可以節省儲存資料時占用的儲存空間,但進行運算時需要專門的演算法實現,因此執行起來也要更耗時。
就是方便而已,沒有什麼實質性的變化,兩種格式哈
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專案value
電腦$1600
手機$12
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居右
第一列第二列
第三列第一列文字居中
第二列文字居右
第三列文字居左
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gamma公式展示 γ(n
)=(n
−1)!
∀n∈n
\gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb n
γ(n)=(
n−1)
!∀n∈
n 是通過尤拉積分
γ (z
)=∫0
∞tz−
1e−t
dt.\gamma(z) = \int_0^\infty t^e^dt\,.
γ(z)=∫
0∞t
z−1e
−tdt
.
你可以找到更多關於的資訊latex數學表示式here.可以使用uml圖表進行渲染。 mermaid. 例如下面產生的乙個序列圖::
這將產生乙個流程圖。:
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mermaid語法說明↩︎
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