kml_csparse_?csrtrsv

求解稀疏三角线性方程组计算，稀疏矩阵采用CSR格式存储，具体执行操作如下：

x = A * y
x = A^T * y
x = A^H * y

A为3数组CSR格式稀疏矩阵，x、y为向量，仅支持zero-based indexing。矩阵A中的给定行的非零元素的存储顺序必须与行中显示的顺序相同（从左到右）。

接口定义

C interface：

kml_sparse_status_t kml_csparse_scsrtrsv(const char uplo, const kml_sparse_operation_t opt, const char diag, const KML_INT m, const float *a, const KML_INT *ia, const KML_INT *ja, const float *x, float *y);

kml_sparse_status_t kml_csparse_dcsrtrsv(const char uplo, const kml_sparse_operation_t opt, const char diag, const KML_INT m, const double *a, const KML_INT *ia, const KML_INT *ja, const double *x, double *y);

kml_sparse_status_t kml_csparse_ccsrtrsv(const char uplo, const kml_sparse_operation_t opt, const char *diag, const KML_INT m, const KML_Complex8 *a, const KML_INT *ia, const KML_INT *ja, const KML_Complex8 *x, KML_Complex8 *y);

kml_sparse_status_t kml_csparse_zcsrtrsv(const char uplo, const kml_sparse_operation_t opt, const char *diag, const KML_INT m, const KML_Complex16 *a, const KML_INT *ia, const KML_INT *ja, const KML_Complex16 *x, KML_Complex16 *y);

参数

参数名	类型	描述	输入/输出
uplo	枚举类型kml_sparse_fill_mode_t uplo	指示矩阵A的上三角或者下三角被使用： U：上三角 L：下三角	输入
opt	枚举类型kml_sparse_operation_t	表示矩阵A的操作，如果opt=KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE，则。如果opt=KML_SPARSE_OPERATION_TRANSPOSE，则。如果opt=KML_SPARSE_OPERATION_CONJUGATE_TRANSPOSE，则。	输入
diag	枚举类型kml_sparse_diag_type_t	对角元素是否是单位元素。 U：单位元素 N：非单位元素	输入
m	整型数	表示A矩阵的行数和列数，取值范围为[1, MAX_KML_INT]。	输入
a	在c_scsrtrsv中，val是单精度浮点数组。在c_dcsrtrsv中，val是双精度浮点数组。在c_ccsrtrsv中，val是单精度复数数组。在c_zcsrtrsv中，val是双精度复数数组。	A矩阵中的非零元素。	输入
ia	整型数组	长度为m+1的向量。 ia[i]表示A矩阵第i行第一个非零元素在val数组中的索引。	输入
ja	整型数组	ja[i]表示val数组中第i个元素在矩阵A中的列序号。	输入
x	在c_scsrtrsv中，x是单精度浮点数组。在c_dcsrtrsv中，x是双精度浮点数组。在c_ccsrtrsv中，x是单精度复数数组。在c_zcsrtrsv中，x是双精度复数数组。	向量x。	输入
y	在c_scsrtrsv中，y是单精度浮点数组。在c_dcsrtrsv中，y是双精度浮点数组。在c_ccsrtrsv中，y是单精度复数数组。在c_zcsrtrsv中，y是双精度复数数组。	向量y，更新后输出。	输入/输出

函数内部不对参数做完整校验，接口调用者需保证ia和ja内部元素不超出矩阵最大索引值。

返回值

函数执行状态，枚举类型kml_sparse_status_t。

依赖

C: "kspblas.h"

Fortran: "kspblas.f03"

示例

C interface：

kml_sparse_fill_mode_t uplo = KML_SPARSE_FILL_MODE_LOWER;
kml_sparse_diag_type_t diag = KML_SPARSE_DIAG_NON_UNIT;
kml_sparse_operation_t opt = KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE;
KML_INT m = 4;
float val[9] = {2, -2, 1, 5, 3, 8, 6, 2, 2};
KML_INT ja[9] = {3, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 1};
KML_INT ia[5] = {0, 2, 5, 7, 9};
float x[4] = {6, 6, 4, 6};
float y[4] = {1, 1, 6, 1};
kml_sparse_status_t status = kml_csparse_scsrtrsv(uplo, opt, diag, m, val, ia, ja, x, y);
/*
*  Output Y:
*     -3.000000 1.200000 0.500000 1.800000
*
* */

父主题： Sparse BLAS Level 2和Level 3函数