NMath应用教程：如何实现结构化稀疏矩阵类
.NET函数库 NMath提供了各种各样的结构化稀疏矩阵类型。结构性稀疏矩阵可以比一般的矩阵更有效地被操纵，因为所有的元素并不需要被存储。
NMath包含的类如下表示：
三角矩阵
为了提高效率，只对上三角矩阵和下三角矩阵分别保存。
对称和Hermite矩阵
对于对称和Hermite矩阵，NMath只保存上三角。
带状矩阵
为了效率，零元素以外的带宽矩阵没有被保存。
三对角矩阵
三对角矩阵的主对角线，超对角线，和次对角之外的0元素，NMath不保存。
接下来为大家带来一个用 FloatComplexTriDiagMatrix 类来创建一个三对角矩阵单精度复数的代码示例：
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int
rows = 8; cols = 8;
FloatComplexTriDiagMatrix A =
new
FloatComplexTriDiagMatrix( rows, cols );
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在三角矩阵中使用 Diagonal() 能够快速的为其设定主对角线，超对角线，和次对角：
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A.Diagonal( -1 ).Set( Slice.All, 1 );
A.Diagonal( 0 ).Set( Slice.All, 2 );
A.Diagonal( 1 ).Set( Slice.All, 3 );
Console.WriteLine(
"A = {0}"
, A.ToString() );
// A = 8x8 [ (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0)
// (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0)
// (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0)
// (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0) (0,0)
// (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0) (0,0)
// (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0) (0,0)
// (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0) (3,0)
// (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (0,0) (1,0) (2,0)]
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索引就会把它当作为一般的矩阵而运行：
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FloatComplex c = A[7,0];
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还支持使用索引的值设置对角矩阵中对角线元素：
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A[2,1] =
new
FloatComplex( 2, -1 );
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