对角矩阵压缩存储公式 对角矩阵怎么求？
对角矩阵怎么求？
求对角矩阵的方法：求出一个矩阵的所有不同的特征值A1。对于每个特征值，求特征矩阵a1i-a的秩。当类似的对角化是可能的时，对于每个特征值，得到（a1i-a）x=0的基本解组。
什么是压缩矩阵？
二维数组是一种矩阵形式，因此通常用于存储矩阵。在未压缩存储的情况下，矩阵按行优先级或列优先级存储，占用的存储单元数等于矩阵的元素数。在实际应用中，经常会出现一些高阶的矩阵，矩阵中的非零元素呈规则分布或存在大量的零元素。如果仍采用传统的存储方法，可能会重复存储非零元素或零元素，造成存储空间的大量浪费。因此，对这种矩阵进行压缩和存储，以便合理利用存储空间。为了节省存储空间，可以利用特殊矩阵法则对其进行压缩，即对同一值的多个元素只分配一个存储单元，对零个元素不分配空间。适合压缩存储的矩阵通常是特殊矩阵和具有相同值或零元素在矩阵中规则分布的稀疏矩阵。常用的特殊矩阵有对称矩阵、三角矩阵和对角矩阵。
稀疏矩阵压缩存储的基本思想是什么？
稀疏矩阵压缩存储的目的是：C节省存储空间，D降低预算时间的复杂度，如果是单选题，则应选择C节省存储空间。如果矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，且非零元素的分布不规则，则称为稀疏矩阵；否则，如果非零元素的分布是规则的（如三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），这个矩阵叫做特殊矩阵。由于matlab只对非零元素进行运算，稀疏矩阵的计算速度较快，这是稀疏矩阵的一个突出优点。假设矩阵A和B中的矩阵是相同的。计算2*a需要一百万次浮点运算，而计算2*B只需要2000次浮点运算。由于matlab不能自动生成稀疏矩阵，因此需要专门的命令来生成稀疏矩阵，如果每个数组元素需要l个字节，那么整个矩阵就需要m*n*l个字节。然而，大部分的存储空间是0元素，造成了大量的空间浪费。为了节省存储空间，只能存储非0元素
对角矩阵压缩存储公式 五对角矩阵压缩存储公式 上三角矩阵压缩存储k
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