我有两个稀疏矩阵 A(相似度矩阵)和 D(对角矩阵),维度为 100000*100000。我需要计算拉普拉斯矩阵 L = D^(-1/2)*A*D^(-1/2)。我正在使用 scipy CSR 格式的稀疏矩阵。
我没有找到任何计算稀疏矩阵的逆的方法。如何找到 L 和稀疏矩阵的逆?同时建议,使用 Python 计算 L 是否高效,还是应该调用 MATLAB 函数进行计算?
我有两个稀疏矩阵 A(相似度矩阵)和 D(对角矩阵),维度为 100000*100000。我需要计算拉普拉斯矩阵 L = D^(-1/2)*A*D^(-1/2)。我正在使用 scipy CSR 格式的稀疏矩阵。
我没有找到任何计算稀疏矩阵的逆的方法。如何找到 L 和稀疏矩阵的逆?同时建议,使用 Python 计算 L 是否高效,还是应该调用 MATLAB 函数进行计算?
D
是对角线矩阵,D^(-1/2)
很容易计算,因此拉普拉斯矩阵的计算也很容易写出。矩阵 L
与矩阵 A
具有相同的稀疏模式,但每个值 A_{ij} 都乘以 (D_i*D_j)^{-1/2}。