kml_sparse_?cscmm

矩阵与矩阵计算，其中一个稀疏矩阵采用CSC格式存储。具体执行操作如下：

C = alpha * A*B + beta * C
C = alpha * A^T * B + beta * C
C = alpha * A^H * B + beta * C

其中，B和C为稠密矩阵，A是采用CSC格式存储的mxk的稀疏矩阵。

layout与sparse matrix indexing的关系如表1所示。

表1 layout与sparse matrix indexing关系
Sparse matrix indexing	Dense matrix layout
KML_SPARSE_INDEX_BASE_ZERO	KML_SPARSE_LAYOUT_ROW_MAJOR
KML_SPARSE_INDEX_BASE_ONE	KML_SPARSE_LAYOUT_COLUMN_MAJOR

接口定义

C interface：

kml_sparse_status_t kml_sparse_scscmm(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const KML_INT n, const KML_INT k, const float alpha, const char *matdescra, const float *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const float *b, const KML_INT ldb, const float beta , float *c , const KML_INT ldc);

kml_sparse_status_t kml_sparse_dcscmm(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const KML_INT n, const KML_INT k, const double alpha, const char *matdescra, const double *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const double *b, const KML_INT ldb, const double beta , double *c , const KML_INT ldc);

kml_sparse_status_t kml_sparse_ccscmm(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const KML_INT n, const KML_INT k, const KML_Complex8 alpha, const char *matdescra, const KML_Complex8 *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const KML_Complex8 *b, const KML_INT ldb, const KML_Complex8 beta , KML_Complex8 *c , const KML_INT ldc);

kml_sparse_status_t kml_sparse_zcscmm(const kml_sparse_operation_t opt, const KML_INT m, const KML_INT n, const KML_INT k, const KML_Complex16 alpha, const char *matdescra, const KML_Complex16 *val, const KML_INT *indx, const KML_INT *pntrb, const KML_INT *pntre, const KML_Complex16 *b, const KML_INT ldb, const KML_Complex16 beta , KML_Complex16 *c , const KML_INT ldc);

参数

参数名	类型	描述	输入/输出
opt	枚举类型kml_sparse_operation_t	表示是否转置： KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE，C := alphaAB + betaC。 KML_SPARSE_OPERATION_TRANSPOSE，C := alphaA^TB + betaC。 KML_SPARSE_OPERATION_CONJUGATE_TRANSPOSE，C := alphaA^HB + beta*C。	输入
m	整型数	矩阵A的行数，取值范围为[1, MAX_KML_INT]。	输入
n	整型数	矩阵C的列数，取值范围为[1, MAX_KML_INT]。	输入
k	整型数	矩阵A的列数，取值范围为[1, MAX_KML_INT]。	输入
alpha	在scscmm中，alpha是单精度浮点类型。在dcscmm中，alpha是双精度浮点类型。在ccscmm中，alpha是单精度复数。在zcscmm中，alpha是双精度复数。	标量alpha。	输入
matdescra	char指针	矩阵的操作属性，具体参考matdescra说明。	输入
val	在scscmm中，val是单精度浮点数组。在dcscmm中，val是双精度浮点数组。在ccscmm中，val是单精度复数数组。在zcscmm中，val是双精度复数数组。	CSC格式中values数组，存储矩阵A的非零元素，长度为pntre[m-1] - pntrb[0]。	输入
indx	整型数组	CSC格式中columns数组，用于表示矩阵A中非零元素所在的行索引。	输入
pntrb	整型数组	长度为m的数组，包含矩阵A的列索引，pntrb[i] - pntrb[0]表示第i列第一个非零元素在val和indx数组内的下标。	输入
pntre	整型数组	长度为m的数组，包含矩阵A的列索引，pntre[i] - pntrb[0]-1表示第i列最后一个非零元素在val和indx数组内的下标。	输入
b	在scscmm中，b是单精度浮点数组。在dcscmm中，b是双精度浮点数组。在ccscmm中，b是单精度复数数组。在zcscmm中，b是双精度复数数组。	矩阵B的value数组。	输入
ldb	整型数组	矩阵indx从1开始时，矩阵B的主维度大小。矩阵indx从0开始时，矩阵B的第二维度大小。	输入
beta	在scscmm中，beta是单精度浮点类型。在dcscmm中，beta是双精度浮点类型。在ccscmm中，beta是单精度复数。在zcscmm中，beta是双精度复数。	标量beta。	输入
c	在scscmm中，c是单精度浮点数组。在dcscmm中，c是双精度浮点数组。在ccscmm中，c是单精度复数数组。在zcscmm中，c是双精度复数数组。	矩阵C的value数组。	输入/输出
ldc	整型数组	矩阵indx从1开始时，矩阵C的主维度大小。矩阵indx从0开始时，矩阵C的第二维度大小。	输入

B矩阵参数约束如表2所示。

表2 B矩阵参数约束
opt	B矩阵规模	B矩阵数据排布	参数范围
op(A) = A	k * n	行主序	k * ldbMAX_KML_INT
op(A) = A	k * n	列主序	ldb * n MAX_KML_INT
op(A) = A^T或A^H	m * n	行主序	m * ldbMAX_KML_INT
op(A) = A^T或A^H	m * n	列主序	ldb * n MAX_KML_INT

C矩阵参数约束如表3所示。

表3 C矩阵参数约束
opt	C矩阵规模	C矩阵数据排布	参数范围
op(A) = A	m * n	行主序	m * ldcMAX_KML_INT
op(A) = A	m * n	列主序	ldc * n MAX_KML_INT
op(A) = A^T或A^H	k * n	行主序	k * ldc MAX_KML_INT
op(A) = A^T或A^H	k * n	列主序	ldc * n MAX_KML_INT

函数内部不对参数做完整校验，接口调用者需保证pntrb和pntre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_operation_t opt = KML_SPARSE_OPERATION_NON_TRANSPOSE; 
    KML_INT m = 3; 
    KML_INT n = 3; 
    KML_INT k = 3; 
    float alpha = 1.0; 
    float beta = 1.0; 
    char *matdescra = "G00C"; //一般矩阵，基0索引 
    float val[4] = {8, 5, 2, 9}; 
    KML_INT indx[4] = {0, 1, 2, 0}; 
    KML_INT pntrb[3] = {0, 0, 1}; 
    KML_INT pntre[3] = {0, 1, 4}; 
    float b[9] = {1, 5, 7, 4, 7, 7, 3, 3, 7}; 
    float c[9] = {0, 8, 8, 0, 2, 8, 3, 5, 6}; 
    KML_INT ldb = 3; 
    KML_INT ldc = 3; 
    kml_sparse_status_t status = kml_sparse_scscmm(opt, m, n, k, alpha, matdescra, val, indx, pntrb, pntre, b, ldb, beta, c, ldc); 
     
    /* 
     *  Output c: 
     *    59.00  91.00  127.00   
15.00  17.00  43.00   
9.00  11.00  20.00 
     * 
     * */

父主题： Sparse BLAS Level 2和Level 3函数