NMath应用教程：如何实现结构化稀疏矩阵类

.NET函数库 NMath提供了各类各样的结构化稀疏矩阵类型。结构性稀疏矩阵能够比通常的矩阵更有效地被操纵，由于全部的元素并不须要被存储。

NMath包含的类以下表示：

• 三角矩阵

为了提升效率，只对上三角矩阵和下三角矩阵分别保存。

• 对称和Hermite矩阵

对于对称和Hermite矩阵，NMath只保存上三角。

• 带状矩阵

为了效率，零元素之外的带宽矩阵没有被保存。

• 三对角矩阵

三对角矩阵的主对角线，超对角线，和次对角以外的0元素，NMath不保存。

接下来为你们带来一个用 FloatComplexTriDiagMatrix 类来建立一个三对角矩阵单精度复数的代码示例：

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int rows = 8; cols = 8; FloatComplexTriDiagMatrix A =    new FloatComplexTriDiagMatrix( rows, cols );

在三角矩阵中使用 Diagonal() 可以快速的为其设定主对角线，超对角线，和次对角：

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A.Diagonal( -1 ).Set( Slice.All, 1 ); A.Diagonal( 0 ).Set( Slice.All, 2 ); A.Diagonal( 1 ).Set( Slice.All, 3 ); Console.WriteLine( "A = {0}" , A.ToString() ); // A = 8x8 [ (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0)  //           (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0)  //           (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0)  //           (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0)  //           (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0)  //           (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0)  //           (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0)  //           (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0)]

索引就会把它看成为通常的矩阵而运行：

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1	FloatComplex c = A[7,0];

还支持使用索引的值设置对角矩阵中对角线元素：

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1	A[2,1] = new FloatComplex( 2, -1 );