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我正在尝试使用 Tim Davis 的 CXSparse 库（http://faculty.cse.tamu.edu/davis/suitesparse.html）求解线性方程组 x = A\b。我在 Windows 7 x64 上使用 MS Visual Studio 2012 开发我的 C++ 程序（使用 OpenCV）。

我有一个 A 矩阵，它是一个稀疏矩阵和 b 矩阵。我想找到 x = A\b。我的 A 矩阵的大小约为 700,000 x 30,000。由于这不是方阵，我将函数称为 cs_qrsol（因为该函数接受非方阵 mxn 矩阵。

我已经尝试使用 cs_qrsol 使用下面的代码解决一个小问题，它给出了预期的结果。但是，当我尝试将它与我的真实 A 矩阵一起应用时，该函数始终返回 0。（我尝试过 order = 0 到 3）。

为了证明我的问题 A,b 有一个解 x，我在 MATLAB 中输入矩阵 A,b 并且可以成功得到结果。

所以，我想知道我的代码可能有问题或者功能有任何限制？？如果有人能帮助指出我做错了什么，我将不胜感激。非常感谢。

bool sparseSolve(cv::Mat& i, cv::Mat& j, cv::Mat& s, cv::Mat& d, int k, int n)
{
// Solve linear equations: x = A\b
// i,j,s are (k x 1) matrices - (i,j) are row and col, s are values so the trippet is (i,j,s)
// d is an (n x 1) matrix - this is the b matrix

cs *T, *A;
double * b;
int y, m, status;

// Assign the sparse matrix A
T = cs_spalloc (0, 0, 1, 1, 1) ; 
for (y = 0; y < k; y++)
{
    if (!cs_entry (T, i.at<int>(y,0), j.at<int>(y,0), s.at<double>(y,0)))
    {
        cs_spfree(T);
        std::cout << "Failed to add entry to the matrix A at " << y << std::endl;
        return false;
    }
}

A = cs_compress(T);
cs_spfree(T);
if (!A)
{
    std::cout << "Failed to create A as the compressed-column form of T" << std::endl;
    return false;   
}
m = A->m;   // # rows of A

if (n != m)
    std::cout << "# rows of A (" << m << ") not equal # equations (" << n << ")" << std::endl;

// Allocate the b matrix
b = static_cast<double *>(malloc(n*sizeof(double)));
if (!b)
{
    std::cout << "Failed to allocate the b matrix" << std::cout;
    cs_spfree(A);
    return false;
}

// Assign the b matrix
for (y = 0; y < n; y++)
{
    b[y] = d.at<double>(y,0);
}

// Obtain the results x=A\b in the b matrix
status = cs_cholsol(0, A, b); // This returns 0 as failed.

cs_spfree(A);
free(b);

return (1==status);
}
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1 回答 1

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现在，我可以解决我自己的问题了。我对我的程序进行了更改，以调用版本 cs_dl_* 而不是 cs_* 函数。此外，我机器中的内存确实很重要。为了使它工作，我必须关闭所有打开的应用程序以确保我有足够的内存空间用于 cs_spalloc 或 cs_dl_spalloc。

于 2016-03-11T13:05:44.437 回答