MATLAB中的稀疏矩阵和密集矩阵

在MATLAB中，矩阵可以表示为密集或稀疏格式。通常，矩阵默认以密集格式存储，这意味着每个元素都明确地存储在内存中，无论它的值是多少。然而，当矩阵含有大量的零元素时，这种存储方式就会变得非常低效。为了更有效地存储和操作这种矩阵，可以使用稀疏矩阵表示，其中只记录非零元素和它们的索引位置。

创建稀疏矩阵

在MATLAB中，可以使用sparse函数创建稀疏矩阵。当你有一个大型矩阵，特别是当大部分元素为零时，使用稀疏矩阵表示可以显著减少内存使用，并提高数值计算的速度。

例如：

X = 1:100 > 80;
y = sparse(X);

这里，X = 1:100 > 80; 生成一个逻辑行向量，其中元素值为true的地方对应于1:100中大于80的元素位置。然后，sparse(X)函数将这个向量转换成稀疏表示形式，仅存储非零元素。

转换回密集矩阵

可以使用full函数将稀疏矩阵转换成密集矩阵：

k = full(y);

这里，full(y)函数取稀疏矩阵y作为输入，返回相应的密集矩阵k。

MATLAB实现

演示代码

为了展示以上过程，我们可以运行以下MATLAB代码：

% 创建逻辑向量X，表示1到100中大于80的元素
X = 1:100 > 80;% 将逻辑向量转换为稀疏矩阵y
y = sparse(X);% 查看稀疏矩阵y
disp(y);% 将稀疏矩阵y转换回密集矩阵k
k = full(y);% 查看密集矩阵k
disp(k);

输出

执行上述代码，我们会得到以下输出：
稀疏表示输出：
在这里插入图片描述
密集输出

首先，打印稀疏矩阵y，它仅存储了非零元素的位置和值。接着，打印密集矩阵k，其中包含了相同的元素，但是以一个标准的密集数组形式。

在MATLAB环境中，可以看到y和k如何反映相同的数据，但以不同的方式存储。

请注意，稀疏矩阵在处理具有大量零值元素的大型矩阵时尤其有用，例如在有限元分析或大型图结构中。使用稀疏矩阵可以显著提高内存利用率和计算速度。

我的图书

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李立宗，OpenCV轻松入门，电子工业出版社，2023
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计算机视觉40例

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