我正试图解决零散的矩阵方程式。

我试图使用mkl_sparse_d_ev intel-mkl获得最小的异构体。 然而,我发现, m似乎非常缓慢。 我的测试时间: FtF.txt案只有0.02s,但mkl 。

我有一份稀有病媒清单(R)。 我需要将这份清单转换成一个零敲碎打的矩阵。

cuSparse only has a function api for multiplying a sparse matrix with a dense matrix. How to do multiply operation for two sparse matrices using cuSparse or any other cuda liberary?

在履行最大职能时,它像矩阵多复制一样,而不是把它获得的最大矿量在两个数字点之间。 阴险实施的一个例子是

关于我的另一个问题，我现在已经修改了稀疏矩阵求解器，使用SOR（逐次超松弛）方法。代码现在如下所示： void SORSolver :: step（）{ float const ...