Matlab 声明稀疏矩阵太慢

我目前正在使用matlab进行有限元分析

我的代码是这样的

function [A,rhs] = Assemble()

pre_process();
[IA,JA,A,rhs] = assemble(pre_processed_parameters); // mex-func
// IA : row index 
// JA : col index
//  A : value

A = sparse(IA,JA,A);

当

A

的大小为

1000万x 1000万

时

pre_过程

不到1秒

组装

大约需要5秒钟

sparse

大约需要820秒

最耗时的一行是单行

sparse

有没有更快的收集方法

IA

、

JA

和

A

的属性是

一对

（IA[k]，JA[k]）

具有所有

k

的所有不同值

结果矩阵

A

，是下三角矩阵，具有块结构

---

在稀疏矩阵中实际有多少个元素？i、 e.什么是numel（IA）？升级您的计算机？考虑到元素的数量似乎并不缓慢，并且没有更多的数据信息，很难回答优化问题。

nnz

是855582720。我在user.it.uu.se/~stefane/freeware.html中找到了

fsparse

。这使得稀疏声明速度提高了两倍。可能它们不使用压缩的行/列存储格式（您正在使用的格式）。谷歌一下，看看：你的稀疏矩阵中有多少元素？i、 e.什么是numel（IA）？升级您的计算机？考虑到元素的数量似乎并不缓慢，并且没有更多的数据信息，很难回答优化问题。

nnz

是855582720。我在user.it.uu.se/~stefane/freeware.html中找到了

fsparse

。这使得稀疏声明速度提高了两倍。可能它们不使用压缩的行/列存储格式（您正在使用的格式）。谷歌一下，看看：