Sparse Matrix Lab

疎行列ラボ

古典的な形式で疎行列をエンコードし、圧縮のトレードオフを比較します。

多くの実データ行列はほとんどがゼロです。ゼロを全て保存するとメモリを浪費し計算が遅くなります。

疎形式は重要な要素と位置のみを保存し、保存量を減らして線形代数を高速化します。

COO: (行, 列, 値)の三つ組を明示的に保存。

CSR / CSC: 行/列単位のコンパクトな索引で高速走査。

RLE: 行に長いゼロ区間がある場合のランレングス。

辞書 / ビットマップ: 高速参照やコンパクトなビットパターン向け。

  1. 行列を生成または編集。
  2. 形式を選んで Encode をクリック。
  3. 再構成して正しさとサイズを比較。

行列ジェネレータ

現在: 10%

エンコード

サマリー

次元: -
非ゼロ数: -
生サイズ(密): - bytes
圧縮サイズ(推定): - bytes
圧縮比: -
再構成: -

元の行列(クリックで編集)

セルをクリックして編集。空は 0。

エンコード結果


                

行列 JSON


                

ノート

  • COO は簡単だが大規模ではキャッシュ効率が低い。
  • CSR は行スライス、CSC は列スライスが速い。
  • RLE は行に長いゼロ区間がある場合に有効。
  • ビットマップは構造的疎性に有効だが値の保存は必要。