Java Jama矩阵

Question

我正在和Jama Matrix一起工作。我把它用在大规模集成电路上。它工作得很好。然而，当我传递一个像8000x8000这样的大矩阵时，它会杀死我的整个系统。我只是简单地调用SVD，然后减小矩阵大小并进行累加。没别的了！

有什么想法吗？我该如何解决这个问题？

core2du

Ram =10 Ram

Java运行时设置

-Xmx5000M

当我执行Jama矩阵代码时，没有其他程序在运行

Answer 1

我也使用Jama进行奇异值分解，在求解大矩阵时也有同样的问题。为了减少内存溢出的情况，我已经将SingularValueDecomposition.java调优为紧凑的。调整是，在矩阵A中，它有如此多的0 (零)值，因此所有使用的矩阵，例如A，U，V，Work等的紧凑只允许存储大于0的可用值。在使用紧凑型奇异值分解之前，您应该制作一个矩阵文件，如r /t c /t value /n r /t c /t value /n ... '/t‘和'/n’分别表示制表符和换行符。

例如，(0，0，0)，(0，1，0.5)，(0，2，0)，(0，3，0.2)，(1，0，1)，(1，1，0)，(1，2，0)，(1，3，0.3)，矩阵大小为2*4 (R*C)，那么您只需生成如下文件: MATRIXSIZE /t 2 /t 4 /n 0 /t 1 /t 0.5 /n 0 /t 3 /t 0.2 /n 1 /t 0 /t 1 /n 1 /t 3 /t 0.3 /n

如果您想使用它，请告诉我您的电子邮件地址(mg.hwang@gmail.com)。我会给出更多细节，以便在电子邮件中使用它。

我检查了一下结果是否正确。然而，我不确定它对计算机有多大的效果。无论如何，它的工作和显示更好，即使不是很多。

Answer 2

您可能正面临内存不足的情况。您可能希望通过使用-Xmx选项来增加您的JVM可用的内存，例如，-Xm256m将为您的JVM提供256MB的内存，而不是默认的64MB。

您还可以考虑使用替代的库来处理内存高效的矩阵表示，使用稀疏矩阵的模型，如COO、DOK、CSR等。在维基百科上查找“稀疏矩阵”以获取更多详细信息。

This thread提供了Jama的几个替代方案，也许这也会对您有所帮助。

Answer 3

彼得·泰勒是绝对正确的。

这是一个指数型的大问题。毕竟，计算8000X8000矩阵的奇异值不是小菜一碟，因为你谈论的是64,000,000个元素！

如果您使用以下命令运行JAMA MagicSquareExample：

32x32矩阵运行时间为0.062秒。

64x64将增加到0.0328秒

96x96将在1.891秒内过去

128x128，4.5秒

11.109秒160x160

192x192，24.063秒

224x224，46.063秒

83.625秒256x256

512x512,1716.719秒

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