mkl实现矩阵乘以稀疏向量

Mkl可以使用sparse BLAS库来实现矩阵乘以稀疏向量。

首先，需要将稀疏向量转换为稠密向量，然后使用cblas_sgemv函数进行矩阵乘以向量操作。具体实现如下：

#include <stdio.h> #include <mkl.h>

#define M 3 #define N 4

int main() { float A[M*N] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}; int row_idx[3] = {0, 1, 2}; int col_idx[5] = {0, 1, 2, 2, 3}; float val[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; float x[N] = {1, 2, 3, 4}; float y[M];

// Convert sparse vector to dense vector
float x_dense[N] = {0};
for (int i = 0; i < 5; i++) {
    x_dense[col_idx[i]] = val[i];
}

// Compute matrix-vector multiplication
cblas_sgemv(CblasRowMajor, CblasNoTrans, M, N, 1.0f, A, N, x_dense, 1, 0.0f, y, 1);

// Print result
for (int i = 0; i < M; i++) {
    printf("y[%d] = %f\n", i, y[i]);
}

return 0;

}

在上面的代码中，A是一个3x4的矩阵，x是一个稀疏向量，val是稀疏向量的非零元素值，col_idx是稀疏向量的非零元素所在的列索引，row_idx是稀疏向量的非零元素所在的行索引。我们首先将稀疏向量转换为稠密向量x_dense，然后使用cblas_sgemv函数计算矩阵乘以向量，最终得到结果向量y