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Linear least square mit Einschränkungen (zuwenig Speicher) |
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| judos |
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Verfasst am: 18.01.2012, 15:55
Titel: Linear least square mit Einschränkungen (zuwenig Speicher)
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Hallo alle,
Ich habe ein lineared Gleichungssystem gespeichert in einer sparse Matrix (A) und einem Vektor (b). Die Matrix ist zu gross um in den Speicher zu passen. Um das System zu lösen habe ich x=A\b benutzt was in ca. 10 sekunden das Problem löst.
Jetzt brauche ich allerdings gewisse Einschränkungen (x(i+1,j) - x(i,j) > 0). Diese speichere ich auch wieder in einer sparse Matrix (C). Mit lsqlin sollte man solche Probleme lösen können. Allerdings erhalte ich folgende Meldung:
"Warning: Large-scale algorithm can handle bound
constraints only; using medium-scale algorithm instead.
> In lsqlin at 286
In ...
Warning: This problem formulation not yet
available for sparse matrices.
Converting to full to solve.
> In lsqlin at 341
In ...
??? Error using ==> full
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options."
Wie bekomme ich also das Problem mit den Bedingungen gelöst?
Weitere infos:
Ich verwende:
x = lsqlin(A,b,C,d,[],[],[],[],x0);
wobei eben A,C sparse Matrizen sind
size(A) = 1'866'644 x 533'920
b,d sind vektoren.
size(b)= 1866644x1
also gibt es 533'920 unbekannte, deren Werte ich gerne lösen würde.
Produkt: Matlab 7.9.0 R2009b
Vielen Dank für jegliche hilfreichen Antworten!
Beste Grüsse
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