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佛罗里达大学稀疏矩阵集合。我们描述了佛罗里达大学稀疏矩阵集合,这是一个在实际应用中出现的大而活跃的稀疏矩阵集合。该集合被数值线性代数社区广泛用于稀疏矩阵算法的开发和性能评估。它允许健壮和可重复的实验:健壮是因为人工生成的矩阵的性能结果可能是误导性的,而重复性是因为矩阵是以多种格式策划和公开的。它的矩阵覆盖范围很广,包括由基础二维或三维几何体(如结构工程、计算流体力学、模型简化、电磁学、半导体器件、热力学、材料、声学、计算机图形学/视觉、机器人学/运动学和其他离散化)和通常不具有此类几何体的问题引起的问题(优化、电路模拟、经济和金融建模、理论和量子化学、化学过程模拟、数学和统计学、电力网络和其他网络和图形)。我们提供从MATLAB、Mathematica、Fortran和C访问和管理集合的软件,以及在线搜索功能。提出了一种新的多级粗化方案,以便于矩阵的图形可视化。


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  1. 萨达斯,侯赛姆;乔利韦,皮埃尔;Scott,Jennifer A:稀疏正规方程的鲁棒代数区域分解预处理程序(2022)
  2. 艾哈迈德·埃尔兹;Pothen,Alex:A(2/3)-顶点加权匹配的近似算法(2022)
  3. 白仲之;王璐;Muratova,Galina V.:解大型稀疏不一致线性系统的松弛贪婪随机增广Kaczmarz方法(2022)
  4. 本兹,米歇尔;分数阶扩散问题(关于有理图的krigor方法:2022)
  5. 比安奇,戴维德;多纳泰利,马可;杜拉斯坦,法比奥;Mazza,Mariarosa:图上非局部随机游动的相容性、嵌入性和正则化(2022)
  6. 布鲁斯特,约翰内斯J。;马西娅,鲁梅尔F。;佩特拉,科斯明G。;简化的线性表示法:使用简化的线性表示法
  7. 陈佳琪;黄正达:关于求解大规模线性系统的快速确定分块Kaczmarz方法(2022)
  8. 陈佳琪;黄正达:求解线性最小二乘问题的快速块坐标下降法(2022)
  9. 克里斯托夫·瓦格纳;塞巴斯蒂安·塞默;Jan Kirchhof:fastmat:Python中的有效线性变换(2022)不是zbMATH
  10. 科尔蒂诺维斯,爱丽丝;Kressner,Daniel:不定矩阵的随机迹估计及其在行列式中的应用(2022)
  11. 科尔蒂诺维斯,爱丽丝;克里斯纳,丹尼尔;Massei,Stefano:带状或分层低秩结构矩阵函数的分治方法(2022)
  12. 德洛因斯,巴兹尔;纳瓦罗,法比恩;Olivier,Baptiste:图形信号处理的局部化傅立叶分析(2022)
  13. 杜福斯,范妮;卡娅,卡默;帕纳吉奥塔斯,约安尼斯;Uçar,Bora:图的标度矩阵和完美匹配的计数(2022)
  14. 耿方;段立晓;张国锋:基于最优中间投影技术的相干线性系统贪婪Kaczmarz算法(2022)
  15. 吉拉德,卢克;京,燕飞;向燕飞:线性系统序列部分收敛的块最小剩余范数子空间解算器(2022)
  16. 纳赛卡兰,阿贝纳亚;层次正交分解:稀疏最小二乘问题(2022)
  17. 纳赛卡兰,阿贝纳亚;层次正交分解:稀疏方阵(2022)
  18. Gonzaga de Oliveira有限公司。;Carvalho,C.:大规模矩阵带宽缩减的元启发式算法(2022)
  19. Hallman,Eric:固定精度低秩矩阵逼近的块对角化方法(2022)
  20. 哈尔曼,埃里克;德文郡特罗斯特:随机迹估计的多级方法(2022)

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