当插入顺序已知时填充Eigen3稀疏矩阵的策略
当插入顺序已知时填充Eigen3稀疏矩阵的策略
提问于 2019-09-04 12:58:25
因此，在我的非线性有限元求解器中，我使用了Eigen3稀疏矩阵和LDLT分解。
问题是，这种因式分解在动态仿真中需要多次执行，并且需要花费大量的时间将系数插入到基于三叉图的迭代矩阵中(存储是保留的)。
对于如何利用稀疏性不变和插入顺序相同这一事实，有什么好的策略吗？在形成该矩阵时，在模型中对单元、耦合等进行循环，在仿真过程中的每一时刻插入顺序是相同的。
使用coeffref增加了大约10倍的模拟时间。
我一直在考虑对模型进行一次传递，并直接形成指向系数矩阵中各自位置的指针，但这似乎有点危险，特别是因为LDLT分解是在两者之间运行的。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-09-25 18:30:37
如果矩阵的稀疏模式没有在每个时间步骤中发生变化，那么您可以使用valuePtr()直接更改原始数据数组的值。这是非常简单的，如果需要的话可以并行进行。如果你能搞清楚如何用线性的方式来做这件事，比如
SparseMatrix<double> A;
for(int i = 0; i < n; i++)
A.valuePtr()[i] = ...然后它会愚蠢的快(与避免缓存，失误和其他黑魔法有关)。至于前面关于LDLT因式分解不会改变的评论，从理论的角度来看，这是正确的。然而，根据特征文件：
在因式分解()中，计算系数矩阵的因子。这一步应在矩阵的值变化__时调用。然而，矩阵的结构模式不应在多次调用之间发生变化。
我认为这是因为这些因素存储在求解器对象中，尽管我可能错了。一个测试应该是相当容易确认的方式。尽管如此，我认为您必须在更改值之后调用factorize()。不过，只要调用一次analyzePattern()例程，就可以节省大量时间。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/57788939
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
