Python中稀疏2D数组与另一2D数组的快速卷积

我有两个2D数组（比如，

A

和

B

），必须经常计算它们之间的卷积；这个操作是我代码的瓶颈

A

是稀疏的，从一个卷积到另一个卷积不断变化，而

B

是密集的，但在运行过程中是恒定的

目前，我正在使用

numpy

执行以下操作：

result = np.fft.ifft2(np.fft.fft2(A)*B_FT)

其中

B_FT=np.fft.fft2（B）

是

B

的傅里叶变换，只计算一次

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我的问题是，有没有办法利用

a

是稀疏的这一事实，使卷积运算更快？如果

A

是稀疏的，那么在直接空间（而不是傅立叶空间）中计算卷积必须快得多，但是，由于Python解释器的开销，它可能不值得。因此，我想知道是否有任何已编译的库支持它。

您尝试过吗？我尝试过，看起来比我当前使用的方法慢。此外，没有封装操作的选项，即考虑周期性数组。如果你的数组非常稀疏（例如，在<代码> 0 < /COS> S的海洋中，有几个<代码> 1代码/代码> s，并且卷积不太宽（即在空间域中受到限制），那么除了稀有<代码> 1 < /代码> s彼此接近（需要碰撞检测），每个

1

仅成为

1

附近卷积波形的副本。问题是卷积的物理意义是什么，它是否提供了用数组B卷积单个

1

无法获得的有用见解。另请参见和