MATLAB ヘルプ センター
スパース単位行列
S = speye
S = speye(n)
S = speye(n,m)
S = speye(sz)
S = speye(___,typename)
S = speye はスパースのスカラー 1 を返します。
S
1
S = speye(n) は、主対角に 1 をもち、それ以外に 0 をもつ n 行 n 列のスパース単位行列を返します。
n
例
S = speye(n,m) は、主対角に 1 をもち、それ以外に 0 をもつ n 行 m 列のスパース行列を返します。
m
S = speye(sz) は、主対角に 1 をもち、それ以外に 0 をもつ行列を返します。サイズ ベクトル sz は size(S) を定義します。たとえば、speye([2 3]) は 2 行 3 列の行列を返します。
sz
size(S)
speye([2 3])
S = speye(___,typename) は、指定されたデータ型のスパース行列を返します。前述の構文にある任意の入力引数の組み合わせに加えて、データ型を指定します。 (R2025a 以降)
typename
すべて折りたたむ
1000 行 1000 列の正方スパース単位行列を作成し、スパース パターンを表示します。
I = speye(1000); spy(I)
結果は sparse(eye(1000)) と同じになりますが、この後者のバージョンでは、スパース ストレージに変換する前の非スパース行列の表現用に一時ストレージが必要です。
sparse(eye(1000))
400 行 800 列のスパース単位行列を作成し、非ゼロのパターンを表示します。
S = speye(400,800); spy(S)
このコマンドは speye([400 800]) と等価です。
speye([400 800])
次元のサイズ。非負の整数スカラーとして指定します。
n が唯一の入力引数である場合、S は n 行 n 列の単位行列です。
n または m が 0 の場合、S は空行列です。
0
n または m が負の場合、0 として扱われます。
例: speye(4) は 4 行 4 列の単位行列を作成します。
speye(4)
例: speye(3,6) は 3 行 6 列の単位行列を作成します。
speye(3,6)
データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64
single
double
int8
int16
int32
int64
uint8
uint16
uint32
uint64
"double"
"single"
"logical"
R2025a 以降
出力データ型。"double"、"single" または "logical" として指定します。
次元のサイズ。2 要素の行ベクトルとして指定します。行ベクトルの形式は [numRows numCols] です。
[numRows numCols]
sz の要素が 0 の場合、S は空行列です。
sz の要素が負の場合、その要素は 0 として扱われます。
例: speye([4 5]) は 4 行 5 列の行列を作成し、speye(4,5) と等価です。
speye([4 5])
speye(4,5)
出力行列。スパース単位行列として返されます。
すべて展開する
backgroundPool
ThreadPool
この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
speye 関数は GPU 配列入力をサポートしますが、次の使用上の注意および制限があります。
speye
この関数を GPU で実行し、gpuArray 出力を取得するには、次のいずれかの構文を使用します。
gpuArray
S = gpuArray.speye.
S = gpuArray.speye
S = gpuArray.speye(n).
S = gpuArray.speye(n)
S = gpuArray.speye(n,m).
S = gpuArray.speye(n,m)
S = gpuArray.speye(sz).
S = gpuArray.speye(sz)
S = gpuArray.speye(___,typename) (ここで、typename は、前述のいずれかの構文の入力引数の組み合わせに加えてデータ型を指定) (R2025a 以降)
S = gpuArray.speye(___,typename)
詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
typename 引数を "double"、"single"、または "logical" として指定して出力データ型を指定できます。
spalloc
spones
spdiags
sprand
sprandn
eye
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