matlab：将稀疏矩阵与向量连接时内存不足

| 我创建一个3560 x 3560的稀疏矩阵，0ѭ。然后创建两个1 X 3560向量，分别是
S
和
T
。 当我运行以下代码时（将S和T连接为A中的行，之后也为A中的列） 
A=[A;S;T];
S=[S 0 0];
T=[T 0 0];
A=[A, S\', T\'];
最后一行产生
out of memory
错误。 我想我已经因为存储了其他变量而用完了内存，但是对我来说奇怪的是，添加两个3560向量将恰好达到我的极限，因此我认为（或更准确地说，希望是）以某种方式不能很好地进行串联... 我是对的还是没有希望（除了优化代码中的其他部分）？ 编辑： 应yoda的要求，我正在发布完整代码。 基本上，它要做的是在图的节点之间获得边缘权重的N X N矩阵，并添加两个向量，这些向量将在最大流量计算中充当源和汇。 
nbr_sim(nbr_sim<0.8)=0;
A=sparse(size(nbr_sim,1)+2,size(nbr_sim,2)+2);
nelements=size(nbr_sim,1);
A(nbr_sim>0)=nbr_sim(nbr_sim>0);
clear nbr_sim;

S=abs([1 0 0]*n);
T=abs([0 1 0]*n);


A(1:nelements,end-1)=S\';
A(1:nelements,end)=T\';
A(end-1,1:nelements)=S;
A(end,1:nelements)=T;
    
2020-01-31 3 条评论
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    屉杆绊

            编辑： 正如您说的那样，在此操作之前您已经使用了相当多的资源，当MATLAB给您造成内存不足错误时，您很可能已接近临界点。 请记住，当您通过级联或超出范围索引而快速增长矩阵时，MATLAB会在内存中创建矩阵的副本。因此，您不仅要用完额外的行资源，还需要整个矩阵的副本！ 这是我的计算机上的一个示例，在该示例中，我尝试生成一个足够大的向量以使其超出内存限制。 
    clear
a=rand(2*10^9+1,1); %#create a large array
whos a
  Name               Size                  Bytes  Class     Attributes

  a         2000000001x1             16000000008  double 

%#Now repeat the same, but by growing the array by one element
clear
a=rand(2*10^9,1);
a=[a;0];

??? Error using ==> vertcat
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.
    因此，您会看到尽管MATLAB可以一次性创建具有
    2*10^9+1
    个元素的矩阵，但是当您尝试通过将单个元素附加到
    2*10^9
    个元素向量来创建大小相同的数组时，它会耗尽内存。 如果您所说的
    S
    和
    T
    是列向量，那么
    A=[A;S;T]
    应该给您一个错误：   ???使用==> vertcat时出错   CAT参数尺寸不一致。 因此，您必须做其他事情。串联不会改变矩阵的稀疏度，即不会从稀疏切换为满。 
    A=sprand(3560,3560,0.01); %#test matrices
S=rand(3560,1);
T=rand(3560,1);

B=[A,S,T]; %#join the columns
issparse(B)

ans =

     1
    此外，双打的“ 13”矩阵只有〜97 MB，这不会给您“内存不足”错误。     
    2020-01-31 0 0
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    驮帽俺篮号

            处理大型矩阵时： 对于完整矩阵，最好预先分配内存以避免扩展期间的内存复制。请查看原因 稀疏情况更复杂，效率甚至可能比全矩阵扩展要低，因为元素是以压缩方式存储的。设置一个“内部”条目可能会导致大的内存覆盖（请看这里）。 因此，最好事先编辑所有条目并使用sparse（）函数创建，而不要调用sparse（）然后填充数据。     
    2020-01-31 0 0
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