特征:比较两个稀疏矩阵，其稀疏性模式可能不同

Eigen: Compare two sparse matrix with probably different sparsity pattern

本文关键字：模式 两个 特征 比较      更新时间：2023-10-16

我想比较两个Eigen::SparseMatrix

存在res.isApprox(ans)方法，但不幸的是，据我所知，在不同的稀疏性模式的情况下，它因断言而失败

AffineInvariantDeformerTest01: Eigen/src/SparseCore/SparseMatrix.h:934: void Eigen::internal::set_from_triplets(const InputIterator&, const InputIterator&, SparseMatrixType&, DupFunctor) [with InputIterator = __gnu_cxx::__normal_iterator<Eigen::Triplet<double, int>*, std::vector<Eigen::Triplet<double, int>, std::allocator<Eigen::Triplet<double, int> > > >; SparseMatrixType = Eigen::SparseMatrix<double, 0, int>; DupFunctor = Eigen::internal::scalar_sum_op<double, double>]: Assertion `it->row()>=0 && it->row()<mat.rows() && it->col()>=0 && it->col()<mat.cols()' failed.

我希望它用于单元测试，所以如果它不会那么快也没关系。也许我可以将我的稀疏矩阵转换为密集矩阵，但我希望存在更优雅的解决方案

编辑：只是一种可以比较两个矩阵的稀疏模式的方法对我来说也可以

首先，即使使用不同的稀疏模式，isApprox()也能正常工作。看起来您的错误在其他地方(当您使用 setFromTriplets() 设置矩阵时可能已经存在(

当给定两个具有不同稀疏模式的矩阵时，如果不同的条目(几乎(为零，则它们将被视为近似相等。以下应计算true两次(增加1e-19以查看差异(：

#include <Eigen/SparseCore>
#include <iostream>
#include <array>
int main() {
    Eigen::SparseMatrix<double> Mat1(2,2), Mat2(2,2);
    std::array<Eigen::Triplet<double,int>, 2> data1  {{{0,0,1.0}, {1,1, 1e-19}}};
    std::array<Eigen::Triplet<double,int>, 2> data2  {{{0,0,1.0}, {1,0, 1e-19}}};
    Mat1.setFromTriplets(data1.begin(), data1.end());
    Mat2.setFromTriplets(data2.begin(), data2.end());
    std::cout << "Mat1.isApprox(Mat1) == " << Mat1.isApprox(Mat1) << "nMat1.isApprox(Mat2) == " << Mat1.isApprox(Mat2) << "n";
}

如果要比较稀疏模式，可以从内部和外部索引指针开始检查数据(对两者都使用 Map(。如果两个矩阵具有相同的类型并被压缩，则以下内容有效：

template<class Derived>
bool hasSamePattern(Eigen::SparseCompressedBase<Derived> const& A, Eigen::SparseCompressedBase<Derived> const& B)
{
    assert(A.isCompressed() && B.isCompressed());
    if(A.rows() != B.rows() || A.cols() != B.cols() || A.nonZeros() != B.nonZeros())
        return false;
    typedef Eigen::Matrix<typename Derived::StorageIndex, Eigen::Dynamic, 1> IndexVector;
    Eigen::Index outerSize = A.outerSize(), nnz = A.nonZeros();
    if(IndexVector::Map(A.outerIndexPtr(), outerSize) != IndexVector::Map(B.outerIndexPtr(), outerSize))
        return false;
    if(IndexVector::Map(A.innerIndexPtr(), nnz) != IndexVector::Map(B.innerIndexPtr(), nnz))
        return false;
    return true;
}
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