基于Colt的元素级稀疏矩阵乘法

Question

我在这里做错了什么？我想使用Colt逐个元素地乘以两个稀疏矩阵。下面是我如何尝试这样做的一个示例：

DoubleMatrix2D A = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
A.set(0, 0, 2.0);

DoubleMatrix2D B = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
B.set(0, 0, 3.0);

A.assign(B, Functions.mult);

与左上角元素为6的矩阵的预期结果不同，我得到的结果如下：

2 x 2 matrix
18 0
0 0

将A更改为DenseDoubleMatrix2D会产生正确的结果。将B更改为DenseDoubleMatrix2D不会更改结果。无论我使用的是SparseDoubleMatrix1D还是DenseDoubleMatrix1D，以这种方式将两个向量按元素相乘总是会产生正确的结果。

Answer 1

"assign“会改变对象，因此您可能已经使用了两次。

例如，在Scala REPL中使用Parallel Colt 0.10.0的代码如下。

scala> import cern.colt.matrix.tdouble._
import cern.colt.matrix.tdouble._

scala> import cern.jet.math.tdouble.DoubleFunctions
import cern.jet.math.tdouble.DoubleFunctions

scala> val A = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
A: cern.colt.matrix.tdouble.impl.SparseDoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 0


scala> A.set(0, 0, 2.0)

scala> val B = new SparseDoubleMatrix2D(2, 2);
B: cern.colt.matrix.tdouble.impl.SparseDoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 0


scala> B.set(0, 0, 3.0)

scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res11: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0)   6.0


scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res12: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0)   18.0


scala> A.assign(B, DoubleFunctions.mult)
res13: cern.colt.matrix.tdouble.DoubleMatrix2D = 
2 x 2 sparse matrix, nnz = 1
(0,0)   54.0

或者，这可能是您正在使用的Colt的不同版本中的错误。