八度错误：SparseMatrix::solve numeric factorization failed答案

【问题标题】：Octave Error: SparseMatrix::solve numeric factorization failed八度错误：SparseMatrix::solve numeric factorization failed
【发布时间】：2018-06-21 21:46:19
【问题描述】：

我有一个大型方程组要求解。系数存储在维度为 320001 x 320001 个元素的稀疏矩阵 CM 中，其中 18536032 个非零。结果向量 B 的长度为 320001 个元素。

执行时

I=CM\B

八度音阶错误：SparseMatrix::solve numeric factorization failed

我收到上述错误消息。简要查看源代码并没有给我任何线索。

有谁知道是什么导致了这个错误？

顺便说一句：当使用较小的矩阵（例如 180001x180001）解决相同的问题时，程序运行良好。

约翰内斯

【问题讨论】：

是否有一种简单的方法可以提供生成此稀疏矩阵的代码，或者它来自复杂/长代码？
矩阵是使用 sparse(row, col, data) 之类的 3 个向量创建的。每个向量的长度为 180001 个元素。
我试图减少所需的内存量，因为我看到矩阵包含所有元素的 double 类型。我的想法是，将 int32 用于索引，将 single 用于数据值应该可以节省内存。但是，Octave 似乎不允许混合数据类型。
稀疏矩阵不接受不同数据类型是有原因的：stackoverflow.com/questions/30894231/matlab-uint8-sparse

标签： octave

【解决方案1】：

Octave 使用UMFPACK 库来解决稀疏线性系统。检查源显示错误消息是由于带有负值的错误状态引起的。错误代码列表可以在user's guide 中找到。其中之一与内存不足有关：

UMFPACK ERROR out of memory, (-1): 没有足够的内存。 ANSI C malloc 或 realloc 例程失败。

【讨论】：

我正在运行版本 4.0.3，“x86_64-w64-mingw32”。是已经启用了 64 位数据还是有 64 位版本的 Octave 可用？
抱歉回复晚了。如here 所示，有一些非官方版本已启用 64 位索引。您可以从here下载。
谢谢，我试试看
更新：使用 64 位数组版本，我能够求解具有 2Mio 变量的方程组。计算消耗了 32GB 内存（最多为最后 300MB），运行时间为 12 小时。
@corvairjo 好消息！