R中的AMD（近似最小度数）算法答案

【问题标题】：AMD(approximate minimum degree) algorithm in RR中的AMD（近似最小度数）算法
【发布时间】：2018-03-14 18:44:33
【问题描述】：

在matlab中P = amd(A)返回稀疏矩阵A的近似最小度置换向量，在R中我们有同样的命令吗？

【问题讨论】：

Datasmith 包中有colamdR
mt

【解决方案1】：

尝试 Matrix 包中的 chol 函数...不确定这是否正是您要查找的内容，但它来自该包的文档（“返回（并存储）x 的 Cholesky 分解。如果枢轴是是的，近似最小度 (AMD) 算法用于创建 x 的行和列的重新排序，以减少填充。")

> library(Matrix)
> M2 <- toeplitz(as(c(1,.5, rep(0,12), -.1), "sparseVector"))
> C2 <- chol(M2, pivot=TRUE)
> C2
15 x 15 sparse Matrix of class "dtCMatrix"


 [1,] 1 0.5000000 .         .         .         .         .         .         .        
 [2,] . 0.8660254 0.5773503 .         .         .         .         .         .        
 [3,] . .         0.8164966 0.6123724 .         .         .         .         .        
 [4,] . .         .         0.7905694 0.6324555 .         .         .         .        
 [5,] . .         .         .         0.7745967 0.6454972 .         .         .        
 [6,] . .         .         .         .         0.7637626 0.6546537 .         .

【讨论】：

drive.google.com/drive/folders/… 链接显示我想要做什么。因为我想让 Cholesky 分解稀疏，但使用 chol(M2, pivot=TRUE)，没有意义。