Собственное разложение большой разреженной матрицы в JAVA

Я ищу библиотеку линейной алгебры на Java, которая может обрабатывать большие «разреженные» матрицы размера (скажем, 1 миллион на 1 миллион) и выполнять разложения, такие как SVD, LU, на матрицах.

Я осмотрелся и попробовал COLT, однако он может обрабатывать матрицы только до фиксированного числа элементов.

На сайте EJML также упоминается, что он не сможет справиться с этим. (http://code.google.com/p/efficient-java-matrix-library/wiki/FAQ)

Я знаю, что на С++ есть пакеты, которые могут обрабатывать данные такого размера, однако я не могу перейти с Java, так как весь остальной код построен вокруг Java.

Есть предположения? Любая помощь приветствуется!


java matrix sparse-matrix svd
person Blade Runner    schedule 07.08.2012    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Попробуйте посмотреть la4j (линейная алгебра для Java). Он обрабатывает как разреженные матрицы, так и плотные. Итак, вы можете попробовать что-то вроде этого:

Matrix a = new CRSMatrix(...); // Compressed Row Storage format
Matrix vd[] = a.decompose(Matrices.EIGEN_DECOMPOSITOR); // vd[0] = V, vd[1] = D

Итак, он отлично работает с разреженными матрицами, но я не уверен в размере (1 миллион X 1 миллион).

person Vladimir Kostyukov    schedule 27.02.2013