Java中的并行访问稀疏矩阵

我正在寻找一个Java中的矩阵/线性代数库，它提供了一个可以从不同线程并发写入的稀疏矩阵。我遇到的大多数库要么根本不提供稀疏矩阵，要么1.）使用开放寻址哈希映射返回它们，或者2.）以CSR或CSC格式存储，这根本不适合多线程构造。现在我正在使用并发哈希映射并行地收集条目，并从单个线程填充稀疏矩阵，但这似乎是对资源的浪费（存储并发哈希映射的空间和填充矩阵两次的时间）.

你不能只是神奇地使稀疏矩阵代数例程可伸缩地并行。解决这些问题涉及到一些最复杂的数值分析算法，并且仍然是深入研究的主题

你们并没有说你们想用这些矩阵做什么，但我想你们想要线性方程组的解。如果你想并行使用，那么你需要一个第三方库，非常大的矩阵，可能还需要一些钱

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组装稀疏矩阵最常用的方法是以三元组格式组装它们，并转换为压缩的行或列格式。组装可能很昂贵，但很容易并行完成。只要让每个线程都有自己的三元组列表，并在转换为压缩格式之前将它们拼接在一起。

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组装稀疏矩阵最常用的方法是以三元组格式组装它们，并转换为压缩的行或列格式。组装可能很昂贵，但很容易并行完成。只要让每个线程都有自己的三元组列表，并在转换为压缩格式之前将它们拼接在一起。

我记得矩阵是线程安全的。该库是colt的多线程版本

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你试过柯尔特吗？我看过柯尔特。它们的稀疏矩阵（）的问题，如实现说明中所详细说明的，是它使用了OpenIntDoubleHashMap，因此不同步？我看过柯尔特。它们的稀疏矩阵（）的问题，如实现说明中所述，是它使用了OpenIntDoubleHashMap，因此不同步。嘿，David，感谢您的回复。我其实不想用矩阵来解线性系统。但是，我需要计算一个矩阵向量积。然而，我从您的回答中了解到，同时构建稀疏矩阵更像是“滚动您自己的”类型的事情？矩阵向量积可以并行运行，但您需要大型矩阵才能使其有价值。当然，您不需要压缩存储来执行该操作，但它可能仍然更高效。您目前如何构建矩阵？您使用三元组吗？现在我正在使用ApacheCommons数学稀疏矩阵实现。它是我上面提到的其中一个不是线程安全的，并且有一个哈希映射作为支持。目前，我通过将所有条目放入ConcurrentHashMap来构建矩阵，然后在单个线程中从该哈希映射顺序构建矩阵。我想我需要一个矩阵类，我可以把已经构造好的三元组列表交给它，或者它本身就是线程安全的。它们的大小从小（~10000 x 10000）到中（~100000 x 100000）不等，有些将来可能会更大。它们的密度通常在1%左右。如果你只是将矩阵乘以某个值，你不需要它来保证线程安全。您可以将问题拆分为并行任务，但在将任务的结果放在一起时要小心。你还必须注意，所有任务都以完全相同的矩阵开始。嘿，大卫，谢谢你的回答。我其实不想用矩阵来解线性系统。但是，我需要计算一个矩阵向量积。然而，我从您的回答中了解到，同时构建稀疏矩阵更像是“滚动您自己的”类型的事情？矩阵向量积可以并行运行，但您需要大型矩阵才能使其有价值。当然，您不需要压缩存储来执行该操作，但它可能仍然更高效。您目前如何构建矩阵？您使用三元组吗？现在我正在使用ApacheCommons数学稀疏矩阵实现。它是我上面提到的其中一个不是线程安全的，并且有一个哈希映射作为支持。目前，我通过将所有条目放入ConcurrentHashMap来构建矩阵，然后在单个线程中从该哈希映射顺序构建矩阵。我想我需要一个矩阵类，我可以把已经构造好的三元组列表交给它，或者它本身就是线程安全的。它们的大小从小（~10000 x 10000）到中（~100000 x 100000）不等，有些将来可能会更大。它们的密度通常在1%左右。如果你只是将矩阵乘以某个值，你不需要它来保证线程安全。您可以将问题拆分为并行任务，但在将任务的结果放在一起时要小心。您还必须注意，所有任务都以完全相同的矩阵开始。看起来，尽管一些操作矩阵操作在“并行colt”中并行化，但实际的稀疏矩阵实现与colt基本相同。这意味着它使用相同的后端存储，这对wri来说不是线程安全的