R bandSparse 從(上/上)對角線構造稀疏帶狀矩陣

說明

通過指定其非零值和 super-diagonals 構造稀疏帶狀矩陣。

用法

bandSparse(n, m = n, k, diagonals, symmetric = FALSE,
           repr = "C", giveCsparse = (repr == "C"))

參數

n , m	矩陣維度 (n,m) = (nrow, ncol) 。
k	“diagonal numbers” 的整數向量，與 band(*, k) 具有相同的含義，即相對於主對角線，即 k=0 。
diagonals	可選的子/超對角線列表；如果缺少，結果將是一個模式矩陣，即繼承自類 nMatrix 。 diagonals 也可以是 n' \times d 矩陣，其中 d <- length(k) 和 n' >= min(n,m) 。在這種情況下，子對角線/超對角線取自 diagonals 的列，其中(通常)僅前幾行用於 off-diagonals。
symmetric	邏輯性；如果為 true，則結果將是對稱的(從類 symmetricMatrix 繼承)，並且僅必須指定上三角形或下三角形(通過 k 和 diagonals )。
repr	character 字符串， "C" 、 "T" 或 "R" 之一，指定用於結果的稀疏表示，即來自超類 CsparseMatrix 、 TsparseMatrix 或 RsparseMatrix 之一。
giveCsparse	(已棄用，替換為 repr )：邏輯指示結果應該是 CsparseMatrix 還是 TsparseMatrix ，默認值是 TRUE ，現在由 repr 確定；通常 Csparse 矩陣隨後會更有效，但並非總是如此。

值

維度為 n \times m 且對角線為 “bands” 的稀疏矩陣(class CsparseMatrix )。

例子

diags <- list(1:30, 10*(1:20), 100*(1:20))
s1 <- bandSparse(13, k = -c(0:2, 6), diag = c(diags, diags[2]), symm=TRUE)
s1
s2 <- bandSparse(13, k =  c(0:2, 6), diag = c(diags, diags[2]), symm=TRUE)
stopifnot(identical(s1, t(s2)), is(s1,"dsCMatrix"))

## a pattern Matrix of *full* (sub-)diagonals:
bk <- c(0:4, 7,9)
(s3 <- bandSparse(30, k = bk, symm = TRUE))

## If you want a pattern matrix, but with "sparse"-diagonals,
## you currently need to go via logical sparse:
lLis <- lapply(list(rpois(20, 2), rpois(20, 1), rpois(20, 3))[c(1:3, 2:3, 3:2)],
               as.logical)
(s4 <- bandSparse(20, k = bk, symm = TRUE, diag = lLis))
(s4. <- as(drop0(s4), "nsparseMatrix"))

n <- 1e4
bk <- c(0:5, 7,11)
bMat <- matrix(1:8, n, 8, byrow=TRUE)
bLis <- as.data.frame(bMat)
B  <- bandSparse(n, k = bk, diag = bLis)
Bs <- bandSparse(n, k = bk, diag = bLis, symmetric=TRUE)
B [1:15, 1:30]
Bs[1:15, 1:30]
## can use a list *or* a matrix for specifying the diagonals:
stopifnot(identical(B,  bandSparse(n, k = bk, diag = bMat)),
	  identical(Bs, bandSparse(n, k = bk, diag = bMat, symmetric=TRUE))
          , inherits(B, "dtCMatrix") # triangular!
)

也可以看看

band ，用於提取矩陣帶； bdiag、diag、sparseMatrix、Matrix。