MatLab 稀疏矩阵的存储与本征值求解
一．Sparse matrix ：稀疏矩阵函数 sparse 用法
1. 稀疏矩阵定义：
即其中只有很少非零元素的矩阵，这样的矩阵就成为稀疏矩阵，这种特性提
供了矩阵存储空间和计算时间的优点，例如：
A=[ 0 0 0 5;
0 2 0 0;
1 3 0 0;
0 0 4 0; ];
2. 稀疏矩阵的转换：
给出一个矩阵 A，我们可以使用 MATLAB 函数 sparse 把它转换成稀疏矩阵，
该函数语法为：
S＝sparse(A)
例如：
>> A=[ 0 0 0 5;
0 2 0 0;
1 3 0 0;
0 0 4 0; ];
>> S=sparse(A)
S=
(3,1) 1
(2,2) 2
(3,2) 3
(4,3) 4
(1,4) 5
括号内的坐标是元素在矩阵中位置索引，坐标按照元素值排列
3. 稀疏矩阵的获得：
函数 sparse()的更常用的用法是用来产生稀疏矩阵，具体语法如下：
S=vsparse(r,c,s,m,n)
其中 r 和 c 是我们希望产生的稀疏矩阵的矩阵中非零元素的行和列索引向量。
参数 s 是一个向量，它包含索引对(r,c)对应的数值，m 和 n 是结果矩阵的行
维数和列维数。例如：
>> s=sparse( [3 2 3 4 1 ],[ 1 2 2 3 4 ],[1 2 3 4 5],4,4)
s =
(3,1) 1
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苦茶子12138
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