희소행렬 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 희소행렬 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 둘러보기로 가기 검색하러 가기 이 문서의 내용은 출처가 분명하지 않습니다. 이 문서를 편집하여, 신뢰할 수 있는 출처를 표기해 주세요. 검증되지 않은 내용은 삭제될 수도 있습니다. 내용에 대한 의견은 토론 문서에서 나누어 주세요. ( 2012년 12월 ) 희소행렬의 한 예. 검은 색은 0이 아닌 값을 가진다는 것을 의미한다. 희소행렬 ( sparse matrix ) 은 행렬의 값이 대부분 0인 경우를 가리키는 표현이다. [ 1 ] 그와 반대되는 표현으로는 밀집행렬 ( dense matrix ), 조밀행렬이 사용된다. 개념적으로 희소성은 시스템들이 약하게 연결된 것에 해당한다. 한 줄로 나열된 공과 공이 스프링으로 양 옆으로 하나씩 연결되었을 때 이것은 희소 시스템이다. 그와 반대로 한 줄의 공들이 여러 방향의 공들과 스프링으로 연결되었을 때 이 시스템은 밀집 행렬이 될 수 있다. 희소의 개념은 조합론과 네트워크 이론 등과 같은 응용분야에서 유용하다. 희소 행렬의 예 ( 11 22 0 0 0 0 0 0 33 44 0 0 0 0 0 0
이상적으로, 이러한 튜플목록의 항목들은 임의 액세스 시간을 향상시키기 위해 ( 행 색인 다음에 열 색인별로 ) 정렬될수있다. 이는 점진적 행렬 구성에 유용한 또 다른 형식이다. [ 4 ] Compressed sparse row ( CSR or CRS ) [ 편집 ] 가로의 순서대로 재정렬하는 방법으로 행에 관여하여 정리 압축한 것을 CSR이라고 한다. [ 5 ] [ 6 ] A I J = ( 10 ( 0, 0 ) ( 0, 0 ) 0 0 12 ( 0, 3 ) 0 0 0 11 ( 1, 2 ) 0 13 ( 1, 4 ) 0 16 ( 2, 1 ) 0 0 0 0 0 11 ( 3, 2 ) 0 13 ( 3, 4 ) ) { displaystyle A - { IJ } = { begin { pmatrix } { underset { ( { color { Blue } 0 }, { color { Green } 0 } ) } { 10 } } & 0 & 0 & { underset { ( { color { Blue } 0 }, { color { Green } 3 } ) } { 12 } } & 0 0 & 0 & { underset { ( { color { Blue } 1 }, { color {
##erset { ( { color { Blue } 2 }, { color { Green } 1 } ) } { 16 } } & { underset { ( { color { Blue } 3 }, { color { Green } 2 } ) } { 11 } } & left. { underset { ( { color { Blue } 3 }, { color { Green } 4 } ) } { 13 } } right ) { text { 열 인 텍 스 값 } } ( JA ) & = & left ( { underset { ( { color { Blue } 0 }, } { color { Green } 0 } } right. & { underset { ) ( { color { Blue } 0 }, } { color { Green } 0 } } right. & { underset { ) } { color { Green } 3 } } & { underset { ( { color { Blue } 1 }, } { color { Green } 2 } } & { underset { ) } { color { Green } 4 } } & { underset { ( { color { Blue } 2 } ) } {
( J A ) = ( 0 ( 0 3 ) ( 0 3 ) 2 ( 1 4 ) 1 ( 2 ) 2 ( 3 4 ) ) 행 압 축 정 보 ( I A ) = ( 0 ( 0 ) ( 0 ) 2 ( 1 ) 4 ( 2 ) 5 ( 3 ) 7 ( 4 ) ) { displaystyle { begin { matrix } { text { 데 이 타 } } ( A ) & = & left ( { underset { ( { color { Blue } 0 }, { color { Green } 0 } ) ( { color { Blue } 0 }, { color { Green } 0 } ) } { 10 } } right. & { underset { ( { color { Blue } 0 }, { color { Green } 3 } ) } { 12 } } & { underset { ( { color { Blue } 1 }, { color { Green } 2 } ) } { 11 } } & { underset { ( { color { Blue } 1 }, { color { Green } 4 } ) } { 13 } } & { underset { ( { color { Blue } 2 }, { color { Green } 1 } ) } { 16 } }
& end { matrix } } } 행압축정보의 배열은 [ 최초시작행번호, 시작행에서의 데이타 개수, 두번째 행에서의 데이타 누적 개수,..., 마지막행에서의 데이타 누적개수 ] 이다. ( 0 0 0 0 5 8 0 0 0 0 3 0 0 6 0 0 ) { displaystyle { begin { pmatrix } 0 & 0 & 0 & 0 5 & 8 & 0 & 0 0 & 0 & 3 & 0 0 & 6 & 0 & 0 end { pmatrix } } } A = [ 5, 8, 3, 6 ] J A = [ 0, 1, 2, 1 ] I A = [ 0, 0, 2, 3, 4 ] { displaystyle { begin { matrix } A = [ 5, 8, 3, 6 ] JA = [ 0, 1, 2, 1 ] IA = [ 0, 0, 2, 3, 4 ] end { matrix } } } ( 10 20 0 0 0 0 0 30 0 40 0 0 0 0 50 60 70 0 0 0 0 0 0 80 ) { displaystyle { begin { pmatrix } 10
##렬 관련 미디어 분류가 있습니다. 원본 주소 " " 분류 : 수치해석학행렬숨은 분류 : 출처가 필요한 글 / 2012년 12월출처가 필요한 모든 글전체에 출처가 필요한 글 둘러보기 메뉴 개인 도구 로그인하지 않음토론기여계정 만들기로그인 이름공간 문서토론 변수 보기 읽기편집역사 보기 더 보기 검색 둘러보기 대문사용자 모임요즘 화제최근 문서 보기임의 문서로도움말기부 도구 여기를 가리키는 문서가리키는 글의 최근 올리기특수 문서 목록고유 링크문서 정보위키데이터 항목이 문서 인용하기 다른 프로젝트 공용 인쇄 / 내보내기 책 만들기PDF로 다운로드인쇄용 판 다른 언어 日 本 語 中 文 링크 편집 이 문서는 2019년 3월 23일 ( 토 ) 02 : 00에 마지막으로 편집되었습니다. 모든 문서는 크리에이티브 커먼즈 저작자표시 - 동일조건변경허락 3. 0에 따라 사용할 수 있으며, 추가적인 조건이 적용될 수 있습니다. 자세한 내용은 이용 약관을 참고하십시오. 미국 및 다른 국가에 등록되어 있는 Wikimedia Foundation, Inc. 소유의 등록 상표입니다. 개인정보 정책 위키백과 소개 면책 조항 개발자 쿠키 정책 모바일 보기
0 0 & 0 & { underset { ( { color { Blue } 1 }, { color { Green } 2 } ) } { 11 } } & 0 & { underset { ( { color { Blue } 1 }, { color { Green } 4 } ) } { 13 } } 0 & { underset { ( { color { Blue } 2 }, { color { Green } 1 } ) } { 16 } } & 0 & 0 & 0 0 & 0 & { underset { ( { color { Blue } 3 }, { color { Green } 2 } ) } { 11 } } & 0 & { underset { ( { color { Blue } 3 }, { color { Green } 4 } ) } { 13 } } end { pmatrix } } } 데 이 타 ( A ) = ( 10 ( 0, 0 ) ( 0, 0 ) 12 ( 0, 3 ) 11 ( 1, 2 ) 13 ( 1, 4 ) 16 ( 2, 1 ) 11 ( 3, 2 ) 13 ( 3, 4 ) ) 열 인 텍 스 값 ( J A ) = ( 0 ( 0 3 ) ( 0 3 ) 2 ( 1 4 ) 1 ( 2 ) 2 ( 3 4 ) )
##하다는 특성이 있고, NTFS는 디스크 클러스터를 정확하게 오직 응용 프로그램에 지정된 데이터에 대해 할당한다. 파일의 지정되지 않은 범위는 디스크 상의 할당되지 않은 공간으로 표현된다. 희소 파일이 할당된 범위로부터 읽어질 때, 데이터는 저장된 곳으로 돌아온다. 비할당 범위로부터 데이터 읽기는 0 으로 복귀된다. 희소 파일을 이용하는 프로그램의 예는 NTFS 볼륨에 희소 파일로써 목록을 저장하는 인덱싱 서비스이다. 파일 시스템 응용 프로그램 인터페이스 ( API ) 들은 파일이 복사되는 것 또는 실제 비트와 희소 스트림 범위로 후퇴되는 것을 허용한다. 파일 시스템 APIs는 또한 할당 범위를 조회 ( querying ) 하는 것을 허용한다. 이러한 APIs를 제공하는 프로그램은 오직 파일 내의 모든 데이터를 복구하기 위해 할당된 범위를 읽기 위해 필요하다. 결과는 효율적 파일 시스템 저장과 접근이다. 아래 그림은 어떻게 데이터가 희소 자료 속성 집합으로, 희소 자료 속성 집합 아닌 것으로 저장되는지 보여준다. 같이 보기 [ 편집 ] 밴드 행렬 스카이라인 행렬 비정형 행렬 ( irregular matrix ) 각주 및 참고 문헌 [ 편집 ] ↑ ( 매스월드 ) ↑ ( scipy. sparse. dok - matrix
##은 응용분야에서 유용하다. 희소 행렬의 예 ( 11 22 0 0 0 0 0 0 33 44 0 0 0 0 0 0 55 66 77 0 0 0 0 0 0 0 88 0 0 0 0 0 0 0 99 ) { displaystyle { begin { pmatrix } 11 & 22 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 0 & 33 & 44 & 0 & 0 & 0 & 0 0 & 0 & 55 & 66 & 77 & 0 & 0 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 88 & 0 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 99 end { pmatrix } } } 위 희소 행렬은 35개중 26개가0이고 9개만이 0이 아니다 목차 1 희소행렬의 자료구조 저장법 1. 1 Dictionary of keys 1. 2 List of lists ( LIL ) 1. 3 Coordinate list ( COO ) 1. 4 Compressed sparse row ( CSR or CRS ) 1. 5 Compressed sparse column ( CSC or CCS ) 2 희소 자료 3 행렬 ( Matrix ) 4 벡터 ( Vector ) 5 희소 파일 ( Sparse Files ) 6 같이 보기 7 각주 및 참고 문헌
50 60 70 0 0 0 0 0 0 80 ) { displaystyle { begin { pmatrix } 10 & 20 & 0 & 0 & 0 & 0 0 & 30 & 0 & 40 & 0 & 0 0 & 0 & 50 & 60 & 70 & 0 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 80 end { pmatrix } } } A = [ 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 ] J A = [ 0, 1, 1, 3, 2, 3, 4, 5 ] I A = [ 0, 2, 4, 7, 8 ] { displaystyle { begin { matrix } A = [ 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 ] JA = [ 0, 1, 1, 3, 2, 3, 4, 5 ] IA = [ 0, 2, 4, 7, 8 ] end { matrix } } } 예일포맷 ( Yale format ) 은 행 압축 희소행렬 ( Compressed sparse row, CSR, CRS ) 의 인스턴스이다. Compressed sparse column ( CSC or CCS ) [ 편집 ] 가로와 세로의 순서대로 재정렬하는
성긴 행렬(sparse matrix)은 행렬의 값이 대부분 0인 경우를 가리키는 표현이다. 그와 반대되는 표현으로는 밀집행렬(dense matrix), 조밀행렬이 사용된다. 개념적으로 성김은 시스템들이 약하게 연결된 것에 해당한다. 한 줄로 나열된 공과 공이 스프링으로 양 옆으로 하나씩 연결되었을 때 이것은 성긴 시스템이다. 그와 반대로 한 줄의 공들이 여러 방향의 공들과 스프링으로 연결되었을 때 이 시스템은 밀집 행렬이 될 수 있다. 성김의 개념은 조합론과 네트워크 이론 등과 같은 응용분야에서 유용하다.