【自编】稀疏自适应的MATLAB代码

代码演示了如何生成稀疏矩阵并将其转换为自适应稀疏矩阵。具体步骤如下：
1. 使用'sprand'函数生成一个随机稀疏矩阵A。通过指定矩阵的维度N和非零元素的密度density来控制生成的稀疏矩阵的大小和稀疏程度。
2. 使用'sparse'函数将稀疏矩阵A转换为自适应稀疏矩阵B。这个步骤可以帮助优化存储空间和计算效率。
3. 随机选择一些元素进行修改。首先，使用'randperm'函数生成随机的修改索引，范围从1到N*N，表示矩阵中的元素位置。然后，使用'randn'函数生成与索引数量相同的随机修改值。
4. 将生成的随机修改值赋值给自适应稀疏矩阵B的对应索引位置。这样，在自适应稀疏矩阵中修改了一些元素。
5. 最后，使用'nnz'函数分别打印稀疏矩阵A和自适应稀疏矩阵B的非零元素数量。这可以用来比较两个矩阵的稀疏程度和存储效率。

这个代码示例可以用来理解如何生成稀疏矩阵，并且使用自适应稀疏矩阵进行存储和操作。

文件列表：
Untitled.m


稀疏自适应的MATLAB代码.rar (674 Bytes, 下载次数: 0, 售价: 100 积分)

2023-11-8 21:55 上传

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