Rのための最も成熟したスパース行列パッケージ？

Question

Rのための少なくとも2つの疎な行列パッケージがあります。私はこれらを調べていますが、密集した表現でメモリに収まるには大きすぎて疎なデータセットで作業しているためです。私は、基本的な線形代数ルーチンと、Cコードを簡単に書くことができるようにしたい。どの図書館が最も成熟していて、最も使いやすいものか？

これまでのところ私はそれが最も使用される一つだ暗示、

多くの逆の依存関係を持ってい

• Matrixを見つけました。
• SparseMこれには多くのリバースデープが含まれていません。
• さまざまなグラフライブラリには、おそらく独自の（暗黙の）バージョンがあります。例えばigraphおよびnetwork（後者はstatnetの一部である）。これらは私のニーズにはあまりにも特殊です。

誰でもこの経験がありますか？

RSeek.orgを少し検索すると、Matrixパッケージが最も一般的なようです。私はしばしばCRAN Task Viewsをかなり権威あるものと考え、Multivariate Task ViewはMatrixとSparseMを言及します。

Answer 1

Matrixが最も一般的であり、R標準インストール（2.9.0以降）のために広く受け入れられています。ベースに

マトリックス：ログ（0）に定義されておらず、スパース行列のほとんどの要素がゼロであるため https://stat.ethz.ch/pipermail/r-announce/2009/000499.html

Answer 2

私の経験では、Matrixはあなたが言及したパッケージのうち最もサポートされ、最も成熟したものです。 Cのアーキテクチャーもかなりよく公開されており、比較的簡単に操作できます。

Answer 3

ログ（X）疎行列には悪い考えです。

ゼロ以外の要素のログを取得したい場合は、3つ組のスパース表現に変換し、それらの値のログをとってみてください。