Sparse Matrix Lab

Лабораторія розріджених матриць

Кодуйте розріджені матриці класичними форматами та порівнюйте компресійні компроміси.

Багато реальних матриць здебільшого з нулів. Зберігати кожен нуль — марнувати памʼять і уповільнювати обчислення.

Sparse формати зберігають лише важливі елементи та їхні позиції. Це зменшує обсяг і прискорює лінійну алгебру.

COO: явні трійки (row, col, value).

CSR / CSC: компактна індексація по рядках або колонках для швидкого проходу.

RLE: run-length кодування для рядків з довгими послідовностями нулів.

Dictionary / Bitmap: легкі кодування для швидкого доступу або компактних бітових патернів.

  1. Згенеруйте або відредагуйте матрицю.
  2. Оберіть формат кодування і натисніть Encode.
  3. Виконайте reconstruct для перевірки та порівняйте розміри.

Генератор матриці

Current: 10%

Encoding

Підсумок

Dimensions: -
Non-zero count: -
Raw size (dense): - bytes
Compressed size (est.): - bytes
Compression ratio: -
Reconstruction: -

Оригінальна матриця (клікніть для редагування)

Клікніть по клітинці для редагування. Порожні значення стають нулем.

Encoded Result


                

Matrix JSON


                

Notes

  • COO простий, але не cache-friendly для великих матриць.
  • CSR швидкий для row slicing; CSC швидкий для column slicing.
  • RLE найкращий, коли в рядках є довгі послідовності нулів.
  • Bitmap добре працює для структурної sparsity, але значення все одно потрібно зберігати.