如何在MATLAB中高效实现多个稀疏矩阵的批量相加？

我太懂这种差异带来的困扰了——Octave里plus能直接给多个矩阵求和，到MATLAB里就只能一次加两个，面对一堆稀疏矩阵的元胞数组确实有点麻烦。不过针对稀疏矩阵的特性，有几个高效的批量相加方法，给你参考：

方法1：拼接后求和（简洁直观，适合内存充足的情况） #

如果所有稀疏矩阵的维度完全一致，你可以把它们按第三维拼接成一个稀疏的三维数组，然后对第三维求和：

% D是存储同维度稀疏矩阵的元胞数组
total_sum = sum(cat(3, D{:}), 3);

稀疏矩阵拼接后依然是稀疏结构，内存占用不会像稠密矩阵那样爆炸，操作起来也最省事。

方法2：循环累加（内存友好，适合超大量矩阵） #

要是矩阵数量特别多，内存吃紧，那就用循环逐步累加——别担心，MATLAB现在的JIT优化已经把循环速度提上来了，尤其是处理稀疏矩阵的时候：

total_sum = D{1};
for idx = 2:length(D)
    total_sum = total_sum + D{idx};
end

这种方式每次只加载两个矩阵到内存计算，不会一次性占用所有矩阵的内存空间，适合处理超大批量的稀疏矩阵。

方法3：用foldl简化循环（MATLAB R2020b+适用） #

如果你的MATLAB版本比较新（R2020b及以后），可以用foldl函数直接把元胞数组里的元素依次累加，代码更简洁，本质和循环是一样的：

total_sum = foldl(@plus, D);

⚠️ 注意：所有方法都要求元胞数组里的稀疏矩阵维度完全匹配，不然会报错，提前要确认这一点哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者teerav42