特征库::如何从现有的稀疏矩阵中创建一个块对角线稀疏矩阵

Eigen Library:: How do I create a block diagonal sparse matrix out of existing sparse matrices?

本文关键字：对角线 一个 创建 特征      更新时间：2023-10-16

我有一堆（n*n）大小的稀疏矩阵，称为m1，m2 ...，mj。

我想创建一个看起来像这样的大块稀疏矩阵：

    |M1 0  0 . . . |
    |0  M2 0 . . . |
    |.  .  . . . . |
    |.  .  . Mj-1 0|
    |0  0  0 ... Mj|

我尝试了以下内容：

    Eigen::SparseMatrix<double> MatBLK(j*n,j*n);
    MatBLK.reserve(Eigen::VectorXd::Constant(j*n,3); 
    //I know that there are at most 3 nonzero elements per row
    MatBLK.topLeftCorner(n,n) = M1.topLeftCorner(n,n);
    MatBLK.block(n,n,n,n) = M2.topLeftCorner(n,n);
    .
    .
    MatBLK(bottomRightCorner(n,n)) = Mj.topLeftCorner(n,n);
    MatBLK.makeCompressed();

此方法不起作用。较小矩阵中的值未被复制到较大的块矩阵中。功能：

    MatBLK.nonZeros()

返回0。

我是这个库的新手。任何帮助将不胜感激。

不幸的是，由于所得代码的效率低下，看起来您无法以这种方式分配稀疏矩阵。该论坛帖子已有快2年了，但似乎情况仍然相同（https://forum.kde.org/viewtopic.php?f=74&t=112018）

>

您必须一一分配条目，要么直接分配或三胞胎。

A.block(i,j,m,n) = B;

变成

for (int ii = i; ii < i+m; ++ii) {
  for (int jj = j; jj < j+n; ++jj) {
    // direct assignment 
    A.insert(ii, jj) = B(ii - i, jj - j);
    // triplets
    triplets.push_back(Triplet(ii, jj, B(ii-i,jj-j)));
  }
}
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