CHOLMOD稀疏密集乘法问题

Question

我正在测试cholmod来解决稀疏矩阵系统。 作为Ax = b等式的b，我想使用会导致已知结果的东西，因此我选择将xe表示为1的向量并且b = A * xe。

我尝试了一些不同的方法来进行稀疏矩阵密集向量乘法而没有任何成功。 作为第一次测试，我使用了SuitSparse矩阵集合中的ex15矩阵

#include "cholmod.h"
#include <iostream>
#pragma warning(disable:4996)
int main()
{
    const char* matFile = "C:/www/CholeskyMatGPU/ex15.mtx";
    const char* bfile = "C:/www/CholeskyMatGPU/b.mtx";
    FILE* bp = fopen(bfile, "w");
    FILE* fp = fopen(matFile, "r");
    cholmod_sparse *A;
    cholmod_dense *x, *xe, *b;
    cholmod_factor *L;

    cholmod_common* c = (cholmod_common*)malloc(sizeof(cholmod_common));
    cholmod_l_start(c); /* start CHOLMOD */
    c->useGPU = 0;
    c->supernodal = CHOLMOD_SUPERNODAL;

    A = cholmod_l_read_sparse(fp, c); /* read in a matrix */
    cholmod_l_print_sparse(A, "A", c); /* print the matrix */
    fclose(fp);

    double alpha[2] = { 1., 0. };
    double beta[2] = { 0., 0. };
    xe = cholmod_l_ones(A->nrow, 1, A->xtype, c); 
    b = cholmod_l_allocate_dense(A->nrow, 1, A->nrow, CHOLMOD_LONG, c); //attempt1
    b = cholmod_copy_dense(xe, c); //attempt2
    b = cholmod_l_zeros(A->nrow, 1, A->xtype, c); //attempt3
    cholmod_sdmult(A, 0, alpha, beta, xe, b, c); //b = A*xe
    cholmod_l_write_dense(bp, b, "", c);
    L = cholmod_l_analyze(A, c); /* analyze */
    cholmod_l_factorize(A, L, c); /* factorize */
    x = cholmod_l_solve(CHOLMOD_A, L, b, c); /* solve Ax=b */
}

我希望b是A * xe操作的结果，所以类似于

-4487487.55116591
228083519.121975
0.0561846979753665
18213301.5299736
...
30383411.1062435
8073.91311889887
0.00602254606925790
-7101038.89577146
378419792.843878
0.0931721845637848

（从matlab检查）但显示的代码将打印一个0的向量，我正在使用sdmult做错了。

A = Problem.A;
n = length(A);
xe(1:n,1) = 1;
b=A*xe;
R=chol(A);
tmp=(R'\b);
x=R\tmp;

Answer 1

这个问题是一个越来越愚蠢的错误，方法名称中没有长前缀！ 这不会抛出任何错误，但不会执行乘法。 使用cholmod_l_sdmult(A, 0, alpha, beta, xe, b, c); 而不是cholmod_sdmult(A, 0, alpha, beta, xe, b, c); 一切正常......