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鲲鹏小智

kml_sparse_?csrsv

求解三角矩阵方程组计算,稀疏矩阵采用CSR格式存储,具体执行操作如下:

A * y = alpha * x或AT * y = alpha * x或AH * y = alpha * x

其中,x和y为向量,A是m * m的稀疏矩阵,采用CSR格式存储。矩阵A中的给定行的非零元素的存储顺序必须与行中显示的顺序相同(从左到右)。

接口定义

C interface:

kml_sparse_status_t kml_sparse_scsrsv(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const float alpha, const char *matdescra, const float *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const float *x, float *y);

kml_sparse_status_t kml_sparse_dcsrsv(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const double alpha, const char *matdescra, const double *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const double *x, double *y);

kml_sparse_status_t kml_sparse_ccsrsv(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const KML_Complex8 alpha, const char *matdescra, const KML_Complex8 *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const KML_Complex8 *x, KML_Complex8 *y);

kml_sparse_status_t kml_sparse_zcsrsv(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const KML_Complex16 alpha, const char *matdescra, const KML_Complex16 *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const KML_Complex16 *x, KML_Complex16 *y);

Fortran interface:

RES = KML_SPARSE_SCSRSV(OPT, M, ALPHA, MATDESCRA, VAL, INDX, PNTRB, PNTRE, X, Y);

RES = KML_SPARSE_DCSRSV(OPT, M, ALPHA, MATDESCRA, VAL, INDX, PNTRB, PNTRE, X, Y);

RES = KML_SPARSE_CCSRSV(OPT, M, ALPHA, MATDESCRA, VAL, INDX, PNTRB, PNTRE, X, Y);

RES = KML_SPARSE_ZCSRSV(OPT, M, ALPHA, MATDESCRA, VAL, INDX, PNTRB, PNTRE, X, Y);

参数

参数名

类型

描述

输入/输出

opt

枚举类型kml_sparse_operation_t

表示矩阵A的操作。

  • 如果opt=KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE,则A * y = alpha * x。
  • 如果opt=KML_SPARSE_OPERATION_TRANSPOSE,则AT * y = alpha * x。
  • 如果opt=KML_SPARSE_OPERATION_CONJUGATE_TRANSPOSE,则AH * y = alpha * x。

输入

m

整型数

表示A矩阵的行数,取值范围为[1, MAX_KML_INT]。

输入

alpha

  • 在scsrsv中,alpha是单精度浮点类型。
  • 在dcsrsv中,alpha是双精度浮点类型。
  • 在ccsrsv中,alpha是单精度复数。
  • 在zcsrsv中,alpha是双精度复数。

表示系数。

输入

matdescra

char指针

矩阵的操作属性,具体参考matdescra说明。

输入

val

  • 在scsrsv中,val是单精度浮点数组。
  • 在dcsrsv中,val是双精度浮点数组。
  • 在ccsrsv中,val是单精度复数数组。
  • 在zcsrsv中,val是双精度复数数组。

A矩阵中的非零元素。

输入

indx

整型数组

indx[i]表示val数组中第i个元素在矩阵A中的列序号。

输入

pntrb

整型数组

长度为m的数组,包含矩阵A的行索引,pntrb[i] - pntrb[0]表示第i行第一个非零元素在val和indx数组内的下标。

输入

pntre

整型数组

长度为m的数组,包含矩阵A的行索引,pntre[i] - pntrb[0]-1表示第i行最后一个非零元素在val和indx数组内的下标。

输入

x

  • 在scsrsv中,x是单精度浮点数组。
  • 在dcsrsv中,x是双精度浮点数组。
  • 在ccsrsv中,x是单精度复数数组。
  • 在zcsrsv中,x是双精度复数数组。

向量x。

输入

y

  • 在scsrsv中,y是单精度浮点数组。
  • 在dcsrsv中,y是双精度浮点数组。
  • 在ccsrsv中,y是单精度复数数组。
  • 在zcsrsv中,y是双精度复数数组。

向量y,

更新后输出。

输入/输出

函数内部不对参数做完整校验,接口调用者需保证pntrb和pntre内部元素不超出矩阵最大索引值。

返回值

函数执行状态,枚举类型kml_sparse_status_t。

依赖

C: "kspblas.h"

Fortran: "kspblas.f03"

示例

C interface:

    kml_sparse_operation_t opt = KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE; 
    KML_INT m = 4; 
    float alpha = 1.0; 
    char *matdescra = "TLNF"; //一般矩阵,基1索引 
    float val[9] = {2, -3, 7, 1, -6, 8, -4, 5, 9}; 
    KML_INT indx[9] = {1, 2, 4, 2, 4, 1, 3, 1, 4}; 
    KML_INT pntrb[4] = {1, 4, 6, 8}; 
    KML_INT pntre[4] = {4, 6, 8, 10}; 
    float x[4] = {1, 3, -2, 5}; 
    float y[4] = {0, 0, 0, 0}; 
    kml_sparse_status_t status = kml_sparse_scsrsv(opt, m, alpha, matdescra, val, indx, pntrb, pntre, x, y); 
    /* 
     *  Output Y: 
     *     0.500000   3.000000   1.500000   0.277778 
     * 
     */

Fortran interface:

    INTEGER(C_INT) :: OPT = KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE 
    INTEGER(C_INT) :: M = 4 
    REAL(C_FLOAT) :: ALPHA = 1.0 
    CHARACTER(KIND=C_CHAR, LEN=4) :: MATDESCRA = "TLNF" !一般矩阵,基1索引 
    REAL(C_FLOAT) :: VAL(9), X(4), Y(4) 
    INTEGER(C_INT) :: INDX(9), PNTRB(4),PNTRE(4) 
    INTEGER(C_INT) :: STATUS  
    DATA VAL /2, -3, 7, 1, -6, 8, -4, 5, 9/ 
    DATA INDX /1, 2, 4, 2, 4, 1, 3, 1, 4/ 
    DATA PNTRB /1, 4, 6, 8/ 
    DATA PNTRE/4, 6, 8, 10/ 
    DATA X/1, 3, -2, 5/ 
    DATA Y/0, 0, 0, 0/ 
    STATUS = KML_SPARSE_SCSRSV(OPT, M, ALPHA, MATDESCRA, VAL, INDX, PNTRB, PNTRE, X, Y); 
    ! 
    !  OUTPUT Y: 
    !     0.500000   3.000000   1.500000   0.277778 
    !
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