¿Qué es una matriz dispersa en MATLAB?

MATLAB es un entorno de programación con un lenguaje interpretado que es distinta en informática para el tratamiento de todos los tipos de datos como una matriz. matrices de MATLAB también se denominan matrices, y pueden ser considerados como matrices tabulares que contienen un número - incluyendo la información a la derecha de la coma decimal, tales como el tratamiento el valor de pi como 3,1415 - de un número determinado de filas y columnas.

Las matrices estándar

En un programa MATLAB típica, cada elemento de la matriz tiene un valor distinto de cero y un conjunto mediante programación definido de valores de X e Y que define el tamaño total de la matriz. Por ejemplo, una matriz de tres filas por cuatro columnas tiene un valor X de "4" y un valor Y de "3" y se compone de 12 números totales. Esta es una matriz estándar y se utiliza para una amplia variedad de modelos matemáticos en la ciencia e ingeniería; un ejemplo de este tipo de matriz en uso sería una transformada de Fourier.

Las matrices dispersas

arrays estándar son herramientas maravillosas cuando todas las combinaciones de las coordenadas X e Y tiene un número válido en ella. Por desgracia, no todos los problemas matemáticos y de ingeniería producen datos en buenas matrices, uniformemente pobladas. Cuando se analiza este tipo de datos, se llama una matriz de "escasa", y los valores vacíos en la matriz se trata como que tiene un valor de "0"

Los campos científicos que hay matrices dispersas

conjuntos de datos de matriz dispersa para MATLAB provienen de campos que requieren optimización a gran escala. Estos van desde la dinámica de fluidos y análisis de circuitos en los campos de la ingeniería y todo lo que necesitan las ecuaciones diferenciales parciales en las matemáticas y la investigación científica.

Efectos de rendimiento de matrices dispersas

MATLABs herramientas para la manipulación de matrices dispersas están diseñados para aprovechar el número de valores 0 en el conjunto de datos. En los cálculos matriciales, identificando los valores cero identifica una parte del conjunto de datos que no necesita de cómputo, pero requiere un puntero en donde el valor cero es. Esto mejora la velocidad de cálculo dentro de MATLAB y puede reducir significativamente la cantidad de memoria necesaria para llevar a cabo un conjunto dado de operaciones. matrices dispersas permiten conjuntos de datos significativamente más grandes para ser manipulados y calculados.