数据结构课程设计 稀疏矩阵的运算 内包含能够正确运行的代码 设计报告等 郑州航空工业管理学院

该库为 GPU 提供高性能批量稀疏矩阵乘法 (SpMM) 内核。目标矩阵很小，行（或列）数为几十或几百。这种操作可以在图卷积网络的应用中找到。Batched SpMM 算法的详细信息可以在论文 (1) 中找到。 (1) Yusuke Nagasaka、Akira Nukada、Ryosuke Kojima、Satoshi Matsuoka，“用于加速图卷积网络的批量稀疏矩阵乘法”，第 19 届 IEEE/ACM 集群、云和网格计算国际研讨会 (CCGrid 2019)，拉纳卡，塞浦路斯，2019 年。（论文也在arXiv上）

使用 GPU 张量核加速稀疏矩阵-矩阵乘法 在这个存储库中，我们提供了加速稀疏矩阵-矩阵乘法 (SpGEMM) 实现的源代码

稀疏矩阵存储与运算的综合程序设计

数据结构：第5章 数组和稀疏矩阵.ppt

C语言数据结构之两个稀疏矩阵相加。代码中代码功能描述、输入输出说明和测试输出输入。

分院上机实验报告4(稀疏矩阵“列序”递增转置算法)第十四周.doc.doc

稀疏矩阵的应用（十字链表） 一、 设计要求 1．问题描述 设计程序用十字链表实现稀疏矩阵的加、乘、转置。 2．需求分析 （1）设计函数建立稀疏矩阵，初始化值。 （2）设计函数输出稀疏矩阵的值。 （3）构造函数进行两个稀疏矩阵相加，输出最终的稀疏矩阵。 （4）构造函数进行两个稀疏矩阵的相乘，输出最终的稀疏矩阵。 （5）构造函数进行稀疏矩阵的转置，并输出结果。 （6）退出系统。

返回对称方阵的逆的块单、三或五对角元素。 对于 LU 分解易于计算的大型稀疏矩阵很有用。 不是计算逆矩阵的最快方法，但可以避免完整矩阵存储的内存问题。 可选的渐进对角线计算显示。 用于快速观察对角线上的重要修改。 % Q = smartinv(N) 返回 N^-1。 N 是一个正方形对称矩阵 nx n。 % % Q = smartinv(N,blocksize) 返回块（块大小 x 块大小） % N^-1 的对角线元素。 % % Q = smartinv(N,blocksize,type) 返回块类型-对角线% N^-1 类型的元素可以是 mono、tri 或 penta。 类型% 确定包含对角块计算， % 即对于tri (25%) 和penta (~45%) 存在冗余。 % % Q = smartinv(N,blocksize,position) 返回块对角线元素% N^-1 在

3．稀疏矩阵的运算规则 在MATLAB中的各种命令和函数都可以用于稀疏矩阵的运算，并且遵循如下的一些约定。 （1）把矩阵变为标量或者定长向量的函数总 是给出满矩阵； （2）对于标量或者定长向量变换到矩阵的函 数，如函数zeros()、ones()、 eye()、rand()等总是给出满矩阵；