SparseMatrixOrderingAMD

يحسب ترتيب الدرجة الدنيا التقريبية (AMD) لـ "الإدخال".

يحسب ترتيب الدرجة الدنيا التقريبية (AMD) لمصفوفة متفرقة.

يمكن استخدام التقليب الذي تم إرجاعه لتبديل صفوف وأعمدة المصفوفة المتفرقة المحددة. ينتج عن هذا عادةً مصفوفة متناثرة متفرقة Cholesky (أو تحليلات أخرى) تحتوي على عدد أقل من الصفر مقارنة بتحلل المصفوفة الأصلية.

قد يكون لمصفوفة الإدخال المتفرقة الرتبة 2 أو الرتبة 3. موتر الإخراج، الذي يمثله، سيكون له الرتبة 1 أو 2 على التوالي، مع نفس شكل الدُفعة مثل الإدخال.

يجب أن يمثل كل مكون من مصفوفة الإدخال المتفرقة مصفوفة متماثلة مربعة؛ تتم قراءة الجزء المثلث السفلي فقط من المصفوفة. لا تؤثر قيم المصفوفة المتفرقة على التقليب الذي تم إرجاعه، ويتم استخدام نمط التفرق للمصفوفة المتفرقة فقط. ومن ثم، يمكن إعادة استخدام ترتيب AMD واحد لتحليلات Cholesky للمصفوفات المتفرقة التي لها نفس نمط التشتت ولكن مع احتمال وجود قيم مختلفة.

يمثل كل مكون دفعة من تبديل الإخراج تبديلاً لعناصر `N`، حيث تحتوي كل مكونات مصفوفة الإدخال المتفرقة على صفوف `N`. أي أن المكون يحتوي على كل من الأعداد الصحيحة `{0, .. N-1}` مرة واحدة بالضبط. يمثل العنصر "i" فهرس الصف الذي يرتبط به الصف "i".

مثال للاستخدام:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
 
     a_indices = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 3]])
     a_values = np.array([1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 4.0], np.float32)
     a_dense_shape = [4, 4]
 
     with tf.Session() as sess:
       # Define (COO format) SparseTensor over Numpy array.
       a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
 
       # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix.
       a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
 
       # Obtain the AMD Ordering for the CSR SparseMatrix.
       ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)
 
       ordering_amd_value = sess.run(ordering_amd)
 

الإدخال: "CSRSparseMatrix".