packed:以一半的密集内存消耗来存储和操作对称矩阵-matlab开发

如果您在操作对称矩阵时遇到“内存不足”错误，请继续阅读。 （使用说明在底部。） 我应该先说一下线性代数的速度要慢得多（与完整存储相比），因为众所周知缺少用于打包存储的第 3 级 BLAS 操作； 在出现“内存不足”错误之前，由您来判断是否值得为能够解决更大的系统而付出这个代价。 以打包格式存储的对称矩阵仅占用（大约）存储完整存储空间所需的一半内存； 此外，逐元素算术运算只在矩阵的非冗余下三角部分或上三角部分进行，矩阵转置等运算的成本为零。 这个包增加了对以打包格式存储到 Matlab 的矩阵的支持。 它提供了用于创建和访问此类矩阵的接口。 此外，它扩展了一个名为 trilin 的包，用于打包存储上的线性代数（分解、线性系统的解、反演和条件数估计）。 （请注意，trilin 不实现线性代数算法，只公开 LAPACK。如果您想对矩阵进行一次因式分解，然后多次重复使用其结果，这很有用；例