tests/sparse.cpp · 一张弓/NumCpp

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分支 2

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numcpp

tests

sparse.cpp

sparse.cpp 1.61 KB

#include "catch.hpp"
#include <numcpp.h>
#include <numcpp/sparse.h>
#include <numcpp/solvers.h>

using namespace numcpp;

TEST_CASE( "numcpp/sparse/sparseMatrix", "Sparse matrix test" )
{

{
 auto data = randn<double>(3);
 auto index = array<size_t>({ 0, 1, 2 });
 auto ptr = array<size_t>({ 0, 1, 2, 3 });

SparseMatrixCRS<double> A(data, index, ptr, 3, 3);

Array<double> x = ones(3);

auto y = dot(A, x);
 auto r = cgnr(A, y, 3);

REQUIRE( norm(x - r) < 1e-6 );
 }

{
 auto data = randn<double>(3);
 auto index = array<size_t>({ 0, 1, 2 });
 auto ptr = array<size_t>({ 0, 1, 2, 3 });

SparseMatrixCRS<double> A(data, index, ptr, 3, 3);

Array<double> x = ones(3);

auto y = dot(A, x);
 auto r = kaczmarz(A, y, 100);

REQUIRE( norm(x - r) < 1e-6 );
 }

{
 auto A = Array<double>({0, 1, 0,
 2, 0, 4,
 1, 0, 0}, 3, 3);

Array<double> x = ones(3);

auto y = dot(A, x);

//print(y);

SparseMatrixCRS<double> B(A, 0.1);

auto z = dot(B, x);

//print(z);

REQUIRE( norm(y - z) < 1e-6 );

//std::cout << "norm(x,y) = " << norm( B(1,full) ) << std::endl;

}

TEST_CASE( "numcpp/sparse/sparseVector", "Sparse vector test" )
{

{
 auto data = array<double>({1, 3, 5});
 auto index = array<size_t>({ 0, 2, 3 });

SparseVector<double> x(data, index, 6);

Array<double> y = 2*ones(5);

Array<double> z = ones(6);

z = 2*x;

std::cout << z;

//std::cout << "dot(x,y) = " << dot(x, y) << std::endl;
 //std::cout << "norm(x,y) = " << norm(x) << std::endl;
 }
}

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Tobias Knopp 提交于 2013年10月12日 05:34 +08:00 . sparse kaczmarz working

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#include "catch.hpp"
#include <numcpp.h>
#include <numcpp/sparse.h>
#include <numcpp/solvers.h>

using namespace numcpp;

TEST_CASE( "numcpp/sparse/sparseMatrix", "Sparse matrix test" )
{

 {
 auto data = randn<double>(3);
 auto index = array<size_t>({ 0, 1, 2 });
 auto ptr = array<size_t>({ 0, 1, 2, 3 });

 SparseMatrixCRS<double> A(data, index, ptr, 3, 3);

 Array<double> x = ones(3);

 auto y = dot(A, x);
 auto r = cgnr(A, y, 3);

 REQUIRE( norm(x - r) < 1e-6 );
 }

 {
 auto data = randn<double>(3);
 auto index = array<size_t>({ 0, 1, 2 });
 auto ptr = array<size_t>({ 0, 1, 2, 3 });

 SparseMatrixCRS<double> A(data, index, ptr, 3, 3);

 Array<double> x = ones(3);

 auto y = dot(A, x);
 auto r = kaczmarz(A, y, 100);

 REQUIRE( norm(x - r) < 1e-6 );
 }

 {
 auto A = Array<double>({0, 1, 0,
 2, 0, 4,
 1, 0, 0}, 3, 3);

 Array<double> x = ones(3);

 auto y = dot(A, x);

 //print(y);

 SparseMatrixCRS<double> B(A, 0.1);

 auto z = dot(B, x);

 //print(z);

 REQUIRE( norm(y - z) < 1e-6 );

 //std::cout << "norm(x,y) = " << norm( B(1,full) ) << std::endl;

 }

}

TEST_CASE( "numcpp/sparse/sparseVector", "Sparse vector test" )
{

 {
 auto data = array<double>({1, 3, 5});
 auto index = array<size_t>({ 0, 2, 3 });

 SparseVector<double> x(data, index, 6);

 Array<double> y = 2*ones(5);

 Array<double> z = ones(6);

 z = 2*x;

 std::cout << z;

 //std::cout << "dot(x,y) = " << dot(x, y) << std::endl;
 //std::cout << "norm(x,y) = " << norm(x) << std::endl;
 }
}