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我正在做一些计算，并将得到的 Jacobian NxN 矩阵和右手边向量（n）传递给 boost 的 ublas 并最终传递给 ViennaCL。

使用 copy() 向量没有问题，但是，矩阵被证明是困难的。任何帮助将不胜感激

// Global Variables
vector< vector<float> > Jacobian(0, vector<float>(0)); //Jacobian matrix
vector<float> delta_PQ; //rhs

//
// Set up some ublas objects
//
ublas::vector<ScalarType> rhs;
ublas::vector<ScalarType> result;
ublas::compressed_matrix<ScalarType> ublas_matrix;
using namespace boost::numeric;


typedef float ScalarType;

// Resize RHS from main program
resize_vector(rhs2, j_dimension);
ublas_matrix2.resize(j_dimension, j_dimension);

//copy content to GPU vector (recommended initialization)
copy(delta_PQ.begin(), delta_PQ.end(), rhs.begin()); //works
copy(Jacobian.begin(), Jacobian.end(), ublas_matrix); //won't compile

我尝试了许多变体并查看了文档：

http://ublas.sourceforge.net/refdoc/classboost_1_1numeric_1_1ublas_1_1compressed__matrix.html

此外，ViennaCL 的示例对我不起作用：

http://viennacl.sourceforge.net/viennacl-examples-sparse-matrix.html

经过几个小时的谷歌搜索后，我决定在这里发帖，希望其他人可以破解它，以便下一个人更容易找到。

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为了结束这个循环，我想让每个人都知道我做了什么来解决我的问题。特别感谢 ViennaCL 项目的 Karl Rupp。

作为替代方案，直接通过 operator() 填充 ublas-matrix，即

ublas_matrix(1,1) = value1;
ublas_matrix(7,8) = value2;

等等。根据值的顺序，直接填充 ublas_matrix 可能比复制慢或快。根据经验，只要以“随机”方式写入条目，vector< map > 就会更快，而如果以连续顺序填充行和列条目（并最终向矩阵提供非零条目的数量），则 ublas_matrix 会更快构造函数）。

于 2013-09-02T16:15:44.780 回答