SparseMatrixOrderingAMD

Вычисляет приблизительную минимальную степень (AMD) порядка входных данных.

Вычисляет порядок приближенной минимальной степени (AMD) для разреженной матрицы.

Возвращенная перестановка может использоваться для перестановки строк и столбцов данной разреженной матрицы. Обычно это приводит к тому, что разреженная холески (или другие разложения) перестановочной разреженной матрицы имеют меньшее количество нулевых заполнений по сравнению с разложением исходной матрицы.

Входная разреженная матрица может иметь ранг 2 или ранг 3. Представляющий выходной тензор будет иметь ранг 1 или 2 соответственно, с той же формой пакета, что и входные данные.

Каждый компонент входной разреженной матрицы должен представлять собой квадратную симметричную матрицу; считывается только нижняя треугольная часть матрицы. Значения разреженной матрицы не влияют на возвращаемую перестановку, используется только шаблон разреженности разреженной матрицы. Следовательно, один и тот же порядок AMD может быть повторно использован для разложений Холецкого разреженных матриц с тем же шаблоном разреженности, но, возможно, с разными значениями.

Каждый пакетный компонент выходной перестановки представляет собой перестановку из N элементов, где каждый компонент входной разреженной матрицы имеет N строк. То есть компонент содержит каждое из целых чисел `{0, .. N-1}` ровно один раз. Элемент i представляет индекс строки, которому соответствует строка i.

Пример использования:

from tensorflow.python.ops.linalg.sparse import sparse_csr_matrix_ops
 
     a_indices = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 3]])
     a_values = np.array([1.0, 2.0, 1.0, 3.0, 4.0], np.float32)
     a_dense_shape = [4, 4]
 
     with tf.Session() as sess:
       # Define (COO format) SparseTensor over Numpy array.
       a_st = tf.sparse.SparseTensor(a_indices, a_values, a_dense_shape)
 
       # Convert SparseTensors to CSR SparseMatrix.
       a_sm = sparse_csr_matrix_ops.sparse_tensor_to_csr_sparse_matrix(
           a_st.indices, a_st.values, a_st.dense_shape)
 
       # Obtain the AMD Ordering for the CSR SparseMatrix.
       ordering_amd = sparse_csr_matrix_ops.sparse_matrix_ordering_amd(sparse_matrix)
 
       ordering_amd_value = sess.run(ordering_amd)
 

ввод: CSRSparseMatrix.