笔记98:按列压缩矩阵 csc_matrix 的 “含义”

1. 如何按列压缩矩阵:


**注:**按列压缩(Compressed Sparse Column -- CSC),是一种使用三个特征数组就可以表示整个矩阵的方法;
标准二次规划问题

  • :状态量
  • :矩阵
  • :向量
  • :矩阵
  • :向量(x 的最小边界取值限制)
  • :向量(x 的最大边界取值限制)

**解释:**一般我们在求解二次规划问题的时候,需要将矩阵 P 和 A 传入求解器;但如果我们通过一个个指定矩阵 P 和 A 的每个元素的方式定义矩阵,这样的代码可太脑瘫了;因此我们可以使用按列压缩的方式来表示一个矩阵,这样我们只需要3个特征数组,就可以知道整个矩阵到底是什么样的;需要完整的矩阵 A 和 P 时,将这3个特征数组传入函数 csc_matrix() 就可以了;


如何使用3个特征数组表示一个矩阵:

矩阵:

定义特征数组:

  • A_data:从左到右按列遍历矩阵 A,记录每一列中每一个非零元素的值
    • A_data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]
  • A_indices:从左到右按列遍历矩阵 A,记录每一列上的非零数字的行索引值
    • A_indices = [ 0 , 2 , 2 , 0 , 1 , 2 ]
  • A_indptr:从左到右按列遍历矩阵 A,截止到当前列(不含当前列)时已遍历到的非零元素的个数
    • A_indptr = [ 0 , 2 , 3 , 6 ]
    • 解释:在数组 A_indptr 的索引为0处,代表当前列为第0列,不含当前列已遍历到的非零元素数量为0;
    • 解释:数组 A_indptr 的索引为3处,表示当前列为第3列,代表矩阵 A 的所有列(0~2)都已遍历,非零元素元素个数为6;

注1: 通过这三个特征数组就可以得到矩阵 A 原本的模样;将矩阵 A 按列压缩,意思就是得到矩阵 A 的这三个特征数组;
**注2:**除了按列压缩,还有按行压缩等等各种压缩方法,基本原理一致,在此不再赘述;


a

a

a

a

2. 如何通过三个特征数组恢复矩阵


有特征数组:

  • A_data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ]
  • A_indices = [ 0 , 2 , 2 , 0 , 1 , 2 ]
  • A_indptr = [ 0 , 2 , 3 , 6 ]

通过数组 A_indptr = [ 0 , 2 , 3 , 6 ] 可知:

  • 矩阵 A 有3列
  • 第零列 2 个非零元素;第一列 3-2=1 个非零元素;第二列 6-3=3 个非零元素;
  • 可以将 A_indices = [ 0 , 2 | 2 | 0 , 1 , 2 ] 分割为三段,一段代表一列;

通过数组 A_indices = [ 0 , 2 | 2 | 0 , 1 , 2 ] 可知,非零元素位置为:

  • 第0列:(0 , 0) (2 , 0)
  • 第1列:(2 , 1)
  • 第2列:(0 , 2) (1 , 2) (2 , 2)

通过数组 A_data = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 6 ] 给这些位置赋值即可得到矩阵 A;


a

a

a

a

3. 关于函数 csc_matrix


函数作用:通过传入的三个数组,恢复稀疏矩阵 A 原有的样子;

**注1:这个函数是我们自己定义的;**这个函数是没有C++版本的,只有Python版本,但是我们可以借助C++的 Eigen 库自己定义这个函数;

**注2:**我在使用 MPC 控制器控制车辆的运动时,建立了一个二次规划模型,需要使用 OSQP 库进行求解;

cpp 复制代码
>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6])
>>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
>>> csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 4],
       [0, 0, 5],
       [2, 3, 6]])

参考文章:

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