有效地更新特征中大型稀疏矩陣的某些塊？

Question

假設我有一個具有以下模式的大型稀疏矩陣：

• 每列的非零數及其位置是固定的
• 只有矩陣塊 A 和 B 會改變，矩陣的其余部分保持不變； （塊 A 和 B 本身也是稀疏的，具有固定的非零位置）

按照文檔中的說明，我已通過以下方式初始化了上述矩陣

• 為列主要稀疏矩陣保留每列的非零的確切數量
• 逐列插入
• 從每列的最小行索引插入

在程序的后面部分，很自然地重用矩陣並且只更新 A、B 塊。 可能的方法是：

1. 通過coeffRef訪問現有條目會引入二進制搜索，因此這里不推薦使用。
2. 迭代此處記錄的外部和內部尺寸

但是，似乎沒有必要遍歷所有非零條目，因為稀疏矩陣的大部分都保持不變。

是否可以在不迭代矩陣中的所有非零值的情況下就地更新 A、B？

Answer 1

據我所知， InnerIterator可用於此並在恆定時間內運行。

Eigen::Index col = 1;
Eigen::Index offset_in_col = 1;

using SparseMatrixD = Eigen::SparseMatrix<double>;
SparseMatrixD mat = ...;

SparseMatrixD::InnerIterator i =
      SparseMatrixD::InnerIterator(mat, col) + offset_in_col;
assert(i.row() == 1);
assert(i.col() == 1);
assert(i.value() == C);

這應該訪問值 C。您只需要知道每列（或通常的內部維度）有多少非零元素。 您不需要知道存儲了多少非零列（外部維度），因為該數組（ SparseMatrix.outerIndexPtr() ）每列有一個條目。