2个版本
0.1.1 | 2020年10月1日 |
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0.1.0 | 2020年9月29日 |
1676 in 算法
用于 2 个 crate(通过 sprs_suitesparse_camd)
51KB
757 行
sprs, Rust的稀疏矩阵
sprs使用纯Rust实现了一些稀疏矩阵数据结构和线性代数算法。
API仍在开发中,对其边缘的反馈非常受欢迎 :)
功能
结构
- CSR/CSC矩阵
- 三元组矩阵
- 稀疏向量
操作
- 稀疏矩阵/稀疏向量乘积
- 稀疏矩阵/稀疏矩阵乘积
- 稀疏矩阵/稀疏矩阵加法、减法
- 稀疏向量/稀疏向量加法、减法、点积
- 稀疏/稠密矩阵操作
算法
- 压缩稀疏矩阵的外迭代器
- 稀疏向量迭代
- 稀疏向量联合非零迭代
- 简单的稀疏Cholesky分解(需要选择LGPL许可)
- 使用稠密右端项的稀疏三角求解
示例
矩阵构建
use sprs::{CsMat, CsMatOwned, CsVec};
let eye : CsMatOwned<f64> = CsMat::eye(3);
let a = CsMat::new_csc((3, 3),
vec![0, 2, 4, 5],
vec![0, 1, 0, 2, 2],
vec![1., 2., 3., 4., 5.]);
矩阵向量乘法
use sprs::{CsMat, CsVec};
let eye = CsMat::eye(5);
let x = CsVec::new(5, vec![0, 2, 4], vec![1., 2., 3.]);
let y = &eye * &x;
assert_eq!(x, y);
矩阵矩阵乘法、加法
use sprs::{CsMat, CsVec};
let eye = CsMat::eye(3);
let a = CsMat::new_csc((3, 3),
vec![0, 2, 4, 5],
vec![0, 1, 0, 2, 2],
vec![1., 2., 3., 4., 5.]);
let b = &eye * &a;
assert_eq!(a, b.to_csr());
更完整的示例,请确保查看 热扩散 示例。
文档
文档可在 docs.rs 查找。
变更日志
请参阅 变更日志。
支持的最低Rust版本
目前支持的最低Rust版本是1.64。在1.0版本之前,增加MSRV不会被考虑为重大更改,但将尽力避免破坏。
许可
许可为以下之一
- Apache License, Version 2.0, (LICENSE-APACHE 或 http://apache.ac.cn/licenses/LICENSE-2.0)
- MIT许可 (LICENSE-MIT 或 https://opensource.org/licenses/MIT)
由您选择。
贡献
除非您明确声明,否则根据Apache-2.0许可证定义的,您有意提交以包含在作品中的任何贡献,将双重许可如上所述,不附加任何额外条款或条件。
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lib.rs
:
SuiteSparse 组件 CAMD 的 FFI 绑定
对于静态构建,激活 "static" 功能,该功能从源代码构建 CAMD 并将其静态包含。