【问题标题】：How to accelerate/avoid multiplication for large matrices in Matlab?如何在 Matlab 中加速/避免大型矩阵的乘法？
【发布时间】：2011-07-24 22:57:45
【问题描述】：
设置在这里。
X：6000x8000 非稀疏矩阵
B：只有几十个非零的 8000x1 稀疏向量
d：正数
M：被稀疏化 X'X，即将量级小于 d 的元素阈值化为 0。
只剩下数百个元素。所以 (X' * X - M) 有很多小元素，而且不是稀疏的。
我想计算向量 y=(X' * X - M)* B 并且可以重写为 y=X' * (X * B) - M*B。第一部分足够快，但是第二部分涉及X'*X，而且非常非常慢。
谁能帮我加速这个计算？
谢谢一百万！
【问题讨论】：
标签：
matlab
matrix-multiplication
【解决方案1】：
您解释说B 非常稀疏：长度为8000 的列数组中有数十个非零值。因此，我认为您可以通过B 加快乘法速度，如下所示。首先，您可以在B 中找到非零值的索引：
nzIndex = find(B);
然后你可以改变你对y的计算如下：
Bnz = B(nzIndex); %# Non-zero values in B
y = X.'*(X(:,nzIndex)*Bnz) - M(:,nzIndex)*Bnz;