SparseMatrixOrderingAMD

"İnput" un Yaklaşık Minimum Derece (AMD) sırasını hesaplar.

Seyrek bir matris için Yaklaşık Minimum Derece (AMD) sırasını hesaplar.

Döndürülen permütasyon, verilen seyrek matrisin satırlarını ve sütunlarını değiştirmek için kullanılabilir. Bu tipik olarak permütasyonlu seyrek matrisin seyrek Cholesky'sine (veya diğer ayrışmalarına), orijinal matrisin ayrışmasına kıyasla daha az sıfır doldurmaya sahip olmasına neden olur.

Girdi seyrek matrisi 2. veya 3. aşamaya sahip olabilir. Bu durumda temsil eden çıkış Tensörü, girdi ile aynı parti şekline sahip, sırasıyla 1. veya 2. dereceye sahip olacaktır.

Giriş seyrek matrisinin her bileşeni bir kare simetrik matrisi temsil etmelidir; matrisin sadece alttaki üçgen kısmı okunur. Seyrek matrisin değerleri, döndürülen permütasyonu etkilemez, sadece seyrek matrisin seyreklik modeli kullanılır. Bu nedenle, aynı seyreklik modeline sahip ancak muhtemelen farklı değerlere sahip seyrek matrislerin Cholesky ayrıştırmaları için tek bir AMD sıralaması yeniden kullanılabilir.

Çıktı permütasyonunun her bir parti bileşeni, girdi seyrek matris bileşenlerinin her birinin "N" satırına sahip olduğu "N" öğelerinin bir permütasyonunu temsil eder. Diğer bir deyişle, bileşen "{0, .. N-1}" tam sayılarının her birini tam olarak bir kez içerir. "İ" öğesi, "i" satırının eşleştiği satır dizinini temsil eder.

Kullanım örneği:

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)
 

girdi: Bir "CSRSparseMatrix".