Я использую Скрытое распределение Дирихле (LDA) в Rcpp. В LDA нам приходится иметь дело с огромной разреженной матрицей (например, 50 x 3000).
Я решил использовать SparseMatrix в Eigen. Однако, поскольку мне нужен доступ к каждой ячейке, вычислительно дорогой .coeffRef
сильно замедляет мою работу.
Есть ли способ использовать SparseMatrix, сохраняя скорость?
То, что я хочу сделать, состоит из четырех шагов,
- Я знаю, к какой ячейке (i, j) я хочу получить доступ.
- Я хочу знать, равна ли ячейка (i, j) 0 или нет.
- Если ячейка (i, j) не равна 0, я хочу знать ее значение.
- После некоторого анализа значения в шагах 2 и 3 я хочу обновить ячейку (i, j). На этом этапе мне может потребоваться обновить ячейку (i, j), которая изначально имеет 0.
#include <iostream>
#include <Eigen/dense>
#include <Eigen/Sparse>
using namespace std;
using namespace Eigen;
typedef Eigen::Triplet<double> T;
int main(){
Eigen::SparseMatrix<double> spmat;
// Insert in spmat
vector<T> tripletList;
int value;
tripletList.push_back(T(0,1,1));
tripletList.push_back(T(0,3,2));
tripletList.push_back(T(1,5,3));
tripletList.push_back(T(2,4,4));
tripletList.push_back(T(4,1,5));
tripletList.push_back(T(4,5,6));
spmat.resize(5,7); // define size
spmat.setFromTriplets(tripletList.begin(), tripletList.end());
for(int i=0; i<5; i++){ // I am accessing all cells just to clarify I need to access cell
for(int j=0; j<7; j++){
// Check if (i,j) is 0
if(spmat.coeffRef(i,j) != 0){
// Some analysis
value = spmat.coeffRef(i,j)*2; // just an example, more complex in the model
}
spmat.coeffRef(i,j) += value; // update (i,j)
}
}
cout << spmat << endl;
return 0;
}
Поскольку число строк намного меньше, чем столбцов, я рассмотрел доступ к столбцу и затем проверил значение строки, но не смог обработать SparseMatrix<double>::InnerIterator it(spmat, colid)
.