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我有一个中等大的Ax = b问题要解决。矩阵 A 是600x600。

我的代码解决了这个问题，但需要很长时间才能完成。因此，我尝试检查 (with System.currentTimeMillis()) 以查看我的代码在哪里变慢。

事实证明，在 A 的计算过程中，我执行了 command A = L1 * A0 * L1.transpose()。该过程在这条线上消耗了几乎 100% 的总时间。

奇怪的是，L1 是一个600x600单位矩阵（即A[i,j] = 1, ifi == j和0, else ）。所以，这条线不应该花那么长时间来执行。在这个问题中也应该很容易绕过

但是，如果我尝试通过注释掉该行并将其替换为A = A0. 然后代码执行时间太长（在我杀死它的原始时间的 10 倍之后）。此外，CPU 使用率达到 100%。

我查了一下，结果是A和L1 * A0 * L1.transpose()是一样的。

总而言之，使用我的 Java 代码的一部分（我使用库 ojalgo 来处理矩阵）：

// PrimitiveMatrix A0, L1, b are already calculated.

long startTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println((System.currentTimeMillis() - startTime0) / 1000.0); // this prints about 2 seconds, concerning calculations of A0, L1, b.

PrimitiveMatrix A = L1.multiply(A0).multiply((L1).transpose());
System.out.println((System.currentTimeMillis() - startTime0) / 1000.0);  // this prints about 67 seconds    

// PrimitiveMatrix A = A0; // if this is NOT a comment, then the code has not run after (10+)x my "normal" time 

final PrimitiveMatrix x = (A.invert()).multiply(b);

System.out.println((System.currentTimeMillis() - startTime0) / 1000.0);  // this prints about 69 seconds  

// I checked that
// A0.equals(L1.multiply(A0).multiply((L1).transpose())
// returns true

整个过程大约需要 69 秒，其中 65 秒是在一个微不足道的计算中消耗的，我未能绕过。过去，对于较小的矩阵 (60x60)，同样的过程已经成功运行。

我不太确定如何进行调试尝试。任何帮助将不胜感激。

似乎问题比我最初估计的要深一些。我试图打印这些矩阵以上传它们，但随后出现了另一个问题。我发现我的代码在我第一次运行时就崩溃了System.out.println(A0.get(aRow,aColumn));。A0是通过将 double 类型的数字添加到具有维度的零矩阵的每个位置来创建的600x600。此外，还会出现以下消息：

       Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError
    at org.ojalgo.matrix.store.SuperimposedStore.get(SuperimposedStore.java:84)
    at org.ojalgo.matrix.store.SuperimposedStore.get(SuperimposedStore.java:84)
    at org.ojalgo.matrix.store.SuperimposedStore.get(SuperimposedStore.java:84)
...

再次强调，当这些矩阵为60x60.

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我假设您正在使用 BasicMatrix#add(int,int,Number)

您是否调用该方法 600x600 次来构建您的矩阵？你不应该那样做！

在较新版本的 ojAlgo 中，该方法已被删除，因为它经常被误解/误用。

您应该阅读以下内容：https ://github.com/optimatika/ojAlgo/wiki/Getting-Started

于 2016-09-20T11:09:38.697 回答