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からブロックを抽出する方法Eigen::SparseMatrix<double>。密集したものに使った方法はないようです。

‘class Eigen::SparseMatrix<double>’ has no member named ‘topLeftCorner’
‘class Eigen::SparseMatrix<double>’ has no member named ‘block’

Eigen::SparseMatrix<double>ブロックを？として抽出する方法があります。

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この関数を作成して、からブロックを抽出しましたEigen::SparseMatrix<double,ColMaior>

typedef Triplet<double> Tri;
SparseMatrix<double> sparseBlock(SparseMatrix<double,ColMajor> M,
        int ibegin, int jbegin, int icount, int jcount){
        //only for ColMajor Sparse Matrix
    assert(ibegin+icount <= M.rows());
    assert(jbegin+jcount <= M.cols());
    int Mj,Mi,i,j,currOuterIndex,nextOuterIndex;
    vector<Tri> tripletList;
    tripletList.reserve(M.nonZeros());

    for(j=0; j<jcount; j++){
        Mj=j+jbegin;
        currOuterIndex = M.outerIndexPtr()[Mj];
        nextOuterIndex = M.outerIndexPtr()[Mj+1];

        for(int a = currOuterIndex; a<nextOuterIndex; a++){
            Mi=M.innerIndexPtr()[a];

            if(Mi < ibegin) continue;
            if(Mi >= ibegin + icount) break;

            i=Mi-ibegin;    
            tripletList.push_back(Tri(i,j,M.valuePtr()[a]));
        }
    }
    SparseMatrix<double> matS(icount,jcount);
    matS.setFromTriplets(tripletList.begin(), tripletList.end());
    return matS;
}

そして、サブマトリックスが四隅の1つにある場合、これらは次のようになります。

SparseMatrix<double> sparseTopLeftBlock(SparseMatrix<double> M,
        int icount, int jcount){
    return sparseBlock(M,0,0,icount,jcount);
}
SparseMatrix<double> sparseTopRightBlock(SparseMatrix<double> M,
        int icount, int jcount){
    return sparseBlock(M,0,M.cols()-jcount,icount,jcount);
}
SparseMatrix<double> sparseBottomLeftBlock(SparseMatrix<double> M,
        int icount, int jcount){
    return sparseBlock(M,M.rows()-icount,0,icount,jcount);
}
SparseMatrix<double> sparseBottomRightBlock(SparseMatrix<double> M,
        int icount, int jcount){
    return sparseBlock(M,M.rows()-icount,M.cols()-jcount,icount,jcount);
}
于 2012-10-29T21:50:18.220 に答える
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これは現在、Eigen 3.2.2 ドキュメントでサポートされています（ただし、以前のバージョンでもサポートされている可能性があります）。

#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
#include <Eigen/Sparse>

using namespace Eigen;

int main()
{
  MatrixXd silly(6, 3);

  silly << 0, 1, 2,
           0, 3, 0,
           2, 0, 0,
           3, 2, 1,
           0, 1, 0,
           2, 0, 0;



  SparseMatrix<double, RowMajor> sparse_silly = silly.sparseView();

  std::cout <<"Whole Matrix" << std::endl;
  std::cout << sparse_silly << std::endl;

  std::cout << "block of matrix" << std::endl;
  std::cout << sparse_silly.block(1,1,3,2) << std::endl;

  return 0;
}
于 2014-08-29T14:25:35.533 に答える
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スパース行列の部分行列には、非常にスパースなサポートがあります（申し訳ありませんが、しゃれは意図されていません）。事実上、行メジャーの行と列メジャーの列の連続セットにのみアクセスできます。その理由は、行列が空である可能性があるためではなく、インデックス付けスキームが密度行列よりもいくらか複雑であるためです。密度行列では、サブ行列のサポートをサポートするために必要なストライド数を追加するだけです。

于 2012-10-28T16:28:30.793 に答える