Алгоритмы упорядочения
Упорядочение – это еще одна характерная для разреженных матриц операция. Ее алгоритм реализуется несколькими функциями:
- р = colmmd(S) – возвращает вектор упорядоченности столбцов разреженной матрицы S. [то nzmax(S) – максимальное количество ячеек для хранения ненулевых элементов. Если S – полная матрица, то nzmax(S)=numel(S).] Для несимметрической матрицы S вектор упорядоченности столбцов р такой, что S(:. р) будет иметь более разреженные L и U в LU-разложении, чем S. Такое упорядочение автоматически применяется при выполнении операций обращения \ и деления /, а также при решении систем линейных уравнений с разреженными матрицами. Можно использовать команду spparms, чтобы изменить некоторые параметры, связанные с эвристикой в алгоритме colmmd;
 - j = colperm(S) – возвращает вектор перестановок j, такой что столбцы матрицы S(: .j) будут упорядочены по возрастанию числа ненулевых элементов. Эту функцию полезно иногда применять перед выполнением LU-разложения. Если S – симметрическая матрица, то j=colperm(S) возвращает вектор перестановок j, такой что и столбцы, и строки S(j,j) упорядочены по возрастанию ненулевых элементов. Если матрица S положительно определенная, то иногда полезно применять эту функцию и перед выполнением разложения Холецкого.
 
Пример:
>> S=sparse([2.3.1.4.2].[l,3.2.3.2],[4.3.5.6.7].4.5);full(S) ans =0 5 0 0 04 7 0 0 00 0 3 0 00 0 6 0 0>> t=colperm(S) t=         5 1 2 3 >> full(S(;,t))          ans =         0 0 0 5 0 0 0 4 7 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 6- p = dmperm(A) – возвращает вектор максимального соответствия р такой, что если исходная матрица А имеет полный столбцовый ранг, то А(р.:) – квадратная матрица с ненулевой диагональю. Матрица А(р,:) называется декомпозицией Далмейджа-Мендельсона, или DM-декомпозицией.
 
Если А – приводимая матрица, [Квадратная матрица А называется приводимой, если она подобна клеточной матрице, квадратные элементы которой соответствуют индукции линейного оператора А в отдельные подпространства. – Примеч. ред.] линейная система Ах=b может быть решена приведением А к верхней блочной треугольной форме с неприводимым диагональным блоком. Решение может быть найдено методом обратной подстановки.
- [p.q.r] = dmperm(A) – находит перестановку строк р и перестановку столбцов q квадратной матрицы А, такую что A(p,q) – матрица в блоке верхней треугольной формы.
 
Третий выходной аргумент г – целочисленный вектор, описывающий границы блоков. К-й блок матрицы A(p,q) имеет индексы r(k):r(k+l)-l.
- [p.q.r.s] = dmperm(A) – находит перестановки р и q и векторы индексов г и s, так что матрица A(p,q) оказывается в верхней треугольной форме. Блок имеет индексы (r(i):r(i+l)-l,s(i):s(i+l)-l).
 
В терминах теории графов диагональные блоки соответствуют сильным компонентам Холла графа смежности матрицы А.
Примеры:
>> A=sparse([1.2.1.3.2].[3.2.1.1.1].[7.6.4.5.4],3.3) :full(A) ans =4 04 6 05 0 0>> [p.q.r]=dmperm(A) P=1 2 3q =3 2 1r =1 2 3 4>> fulKA(p.q)) ans =7 0 40 6 40 0 5- symmmd(S) – возвращает вектор упорядоченности для симметричной положительно определенной матрицы S, так что S(p,p) будет иметь более разреженное разложение Холецкого, чем S. Иногда symmmd хорошо работает с симметрическими неопределенными матрицами. Такое упорядочение автоматически применяется при выполнении операций \ и /, а также при решении линейных систем с разреженными матрицами [Функция symamd работает значительно быстрее. – Примеч. ред.].
 
Можно использовать команду spparms, чтобы изменить некоторые опции и параметры, связанные с эвристикой в алгоритме.
