Введите матрицу в виде полного или разреженного codistributed матрица. Если A уже разреженно, затем sparse(A) возвращает A.

Пары индекса в виде отдельных аргументов codistributed скаляры, векторы или матрицы. Если i и j не скаляры, i(k), j(k), и v(k) задайте значение S(i(k),j(k)) как:

S(i(k),j(k)) = v(k)

Если i или j скаляр, функция использует то значение, чтобы указать несколько элементов в S. Например, если только i скаляр, j(k) и v(k) задайте значение S(i,j(k)) как:

S(i,j(k)) = v(k)

Если i и j имейте идентичные значения для нескольких элементов в vто sparse агрегировал значения в v это повторило индексы. Поведение агрегации зависит от типа данных значений в v:

Значения в виде codistributed скаляр, вектор или матрица. Базовый тип v должен быть double или logical.

Если v не скаляр, i(k), j(k), и v(k) задайте значение S(i(k),j(k)) как:

S(i(k),j(k)) = v(k)

Если v скаляр, функция использует то значение, чтобы указать несколько элементов в S. Например, если только v скаляр, i(k) и j(k) задайте значение S(i(k),j(k)) как:

S(i(k),j(k)) = v

Любые элементы в v это - нуль, проигнорированы, как соответствующие индексы в i и j.

sparse определяет номер строк и столбцов в выходной матрице, установлены прежде, чем проигнорировать любые нулевые элементы в v. Поэтому, если вы устанавливаете какие-либо значения в v к 0, не изменится размер выходной матрицы.

Размер каждой размерности в виде отдельных аргументов codistributed целые числа. Базовый тип m и n должен быть doubleM размер строки, и n является размером столбца. Если вы задаете m, необходимо задать n.

Если вы не задаете m и n, затем sparse использует значения по умолчанию m = max(i) и n = max(j). Эти максимумы вычисляются перед любыми нулями в v удалены.

Выделение ресурсов хранения для ненулевых элементов в виде codistributed неотрицательное целое число. Базовый тип m и n должен быть double.

Значением по умолчанию является max([numel(i), numel(j), numel(v), 1]). nz должен быть больше или быть равен этому значению.

Для разреженной матрицы S, nnz функция возвращает количество ненулевых элементов в матрице, и nzmax функция возвращает сумму устройства хранения данных, выделенного для ненулевых элементов матрицы. Если nnz(S) и nzmax(S) возвратите различные результаты, затем больше устройства хранения данных может быть выделено, чем на самом деле требуется. Поэтому установите nz только если вы хотите заполнить значения.

Codistributor в виде codistributor1d или codistributor2dbc объект. Для получения информации о создании codistributors, смотрите страницы с описанием для codistributor1d и codistributor2dbc. Чтобы использовать схему распределения по умолчанию, можно задать codistributor конструктора без аргументов.