MATLAB稀疏矩阵合并

clearlb=ones(9,9);

c=,9);% 自定义 LB C 矩阵。

for i=1:81

for j=1:81

p=9-max(1:(i-1)/9+1)*9+i;% 除以 9 的余数。

q=9-max(1:(j-1)/9+1)*9+j;

m=max(1:(i-1)/9+1);%lb c 矩阵所在的行。

n=max(1:(j-1)/9+1);

if m==n

a(i,j)=lb(p,q);

elseif (n==m+1)+(n==m-1)a(i,j)=c(p,q);

elsea(i,j)=0;

endendenda

lb=ones(9)*4;c=ones(9)*8;这里的 % 随机生成 lb 和 c

a=kron(eye(9),lb)+kron(diag(ones(1,8),1)+diag(ones(1,8),-1),c);%这是你想要的

如果要将 a 转换为稀疏矩阵格式，请添加 a=sparse（a）;

稀疏矩阵是非零元素很少的矩阵，称为稀疏矩阵，该属性提供了矩阵存储空间和计算时间的优势。

我们可以使用 MATLAB 函数 sparse 将其转换为稀疏矩阵，该函数的语法为：

s＝sparse(a)

函数 sparse（） 更常见的用途是生成稀疏矩阵，语法如下：

s=vsparse(r,c,s,m,n)

其中 R 和 C 是我们希望生成的稀疏矩阵矩阵中非零元素的行和列索引向量。 参数 s 是一个向量，其中包含与索引对 （r，c） 对应的数值，m 和 n 是结果矩阵的行和列维度。

如果你想得到完成的矩阵，你可以使用 full（） 函数，函数语法：

a=full(s)

对于您的问题，要生成一个上三角形稀疏矩阵，一个可能的想法是首先生成一个上三角形正态矩阵，然后对其进行稀疏处理。

a = triu(ones(4,4))

上述函数用于生成上三角矩阵，因此。

s＝sparse(a)

将其转换为稀疏矩阵。

a（2,2） 是大小为 1*1 的稀疏矩阵。

这与从密集矩阵中获取元素以获得 1*1 密集矩阵的结果相同。

不要看结果说很奇怪，但这并不影响计算。