特征稀疏布尔矩阵是否存储非零值？
特征稀疏布尔矩阵是一种数据结构，用于表示具有稀疏性质的布尔矩阵。在特征稀疏布尔矩阵中，每个元素只能取两个值，即0和1，表示某个特征是否存在。
由于特征稀疏布尔矩阵的稀疏性质，即大部分元素为0，存储非零值的做法是不必要的。因此，特征稀疏布尔矩阵通常只存储非零值的位置信息，而不存储实际的非零值。这种存储方式可以大大节省存储空间，并提高计算效率。
对于特征稀疏布尔矩阵，可以使用压缩稀疏列（CSC）或压缩稀疏行（CSR）等压缩存储格式来表示。这些压缩存储格式可以有效地存储非零值的位置信息，并提供快速的访问和计算操作。
在实际应用中，特征稀疏布尔矩阵常用于表示大规模的高维特征数据，例如文本分类、推荐系统、图像处理等领域。通过使用特征稀疏布尔矩阵，可以减少存储空间的占用，并加速相关算法的执行。
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当我说主要是围绕主对角线的时候，我的意思是大多数矩阵的特征是，大多数条目都是在主对角线上聚在一起的，但是在对角线附近可能有零，并且可能有远离对角
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问题是，我无法将矩阵A放入内存中，因为它大约有160 GB的数据。我正在寻找的是一个软件，可以很好地存储稀疏矩阵(没有零，我的矩阵只有几个MB)，然
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我是艾根的新手，我在处理稀疏的LU问题。我发现，如果我创建一个向量b(n)，本征可以计算Ax=b方程的x(n)。
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我正在寻找最佳的方法来计算稀疏矩阵A的伪逆列的子集。以下是一些相关事实：
如有任何建议，将不胜感激。更新：，因为只有一个<e
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但是如果我想将默认<
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