MATLAB è un ambiente di programmazione con un linguaggio interpretato che è distinto in informatica per il trattamento di tutti i tipi di dati come una matrice. Matrici MATLAB sono anche chiamati matrici e possono essere pensati come tabulare matrici che contengono un numero--comprese le informazioni a destra del separatore decimale, ad esempio considerando il valore di pi come 3,1415 – di un determinato numero di righe e colonne.

Matrici standard

In un tipico programma MATLAB, ogni elemento della matrice ha un valore diverso da zero e un insieme definito a livello di programmazione di X e Y valori definiscono la dimensione totale della matrice. Ad esempio, una matrice di tre righe da quattro colonne ha un valore di X di "4" e Y il valore "3" e sarebbe composta di 12 numeri totale. Questo è un formato standard di array e viene utilizzato per una vasta gamma di modelli matematici in scienza e ingegneria; un esempio di questo tipo di matrice in uso potrebbe essere una trasformazione di Fourier.

Matrici sparse

Matrici standard sono meravigliose strumenti quando ogni combinazione di X e Y coordinate ha un numero valido in esso. Purtroppo, non tutti i problemi di matematici e ingegneria producono dati in matrici bello, uniformemente popolate. Quando questo tipo di dati viene analizzato, si chiama una matrice "sparsa", e i valori vuoti nella matrice sono trattati come aventi un valore di "0".

Campi scientifici che hanno bisogno di matrici Sparse

Matrice sparsa tra gli insiemi di dati per MATLAB provenienti da campi che ottimizzazione di domanda su larga scala. Queste vanno dalla dinamica dei fluidi e analisi del circuito nei settori dell'ingegneria e tutto ciò che necessitano di equazioni alle derivate parziali nella matematica e nella ricerca scientifica.

Effetti sulle prestazioni di matrici Sparse

MATLABs strumenti per la gestione di matrici sparse sono progettati per sfruttare il numero di valori 0 nel set di dati. Nei calcoli di matrice, identificando i valori uguali a zero identifica una parte del set di dati che non ha bisogno di calcolo ma che richiedono un puntatore su dove si trova il valore zero. Questo migliora la velocità di calcolo all'interno di MATLAB e può ridurre significativamente la quantità di memoria necessaria per eseguire un determinato insieme di operazioni. Matrici sparse consentono significativamente grandi insiemi di dati da manipolare e calcolato.