这次，我需要进行c#与MATLAB2012混编，建立的模型是附有限制条件的间接平差。刚开始，我还是充满信心的，毕竟可以依照师姐的步骤。然而，事实是残忍的，让我不断的调试代码，摸索稀疏矩阵的真正用处。代码的框架写好，一运行发现各种bug！记得一个bug是内存不足！当时，我就疑惑，为何同样的数据量，师姐的代码可以运行，甚至更大的数据量，也可以照常运行。然而，我的各种提示，内存不足。好的吧！我就开始改虚拟内存，心想这次应该可以了。事实上，并非没有解决成功！偶然之中，我发现问题是我吧平常的矩阵与稀疏矩阵一起使用了，即sparse与full的混淆，导致内存不足。
稀疏矩阵与普通矩阵，不能一起使用。因为使用稀疏矩阵的目的在于减少内存的使用率和提高运行的时间，而使用普通矩阵，也就是全矩阵（full），内存占用率高，甚至出现内存不足与代码运行时间久。因此，两者无法联合使用。
稀疏矩阵的创建:
1.sparse（a）
a为一个常规矩阵，即a=[0，2，3；4，5，0]
2.sparse（m，n）
mn分别是行列数，创建mn的零稀疏矩阵
3 .稀疏矩阵的串联（也就是合并）
首先，利用find函数，找出稀疏矩阵的存量
[i，j，s]=find（a），假如a是稀疏矩阵，则i，j分别指非零值的行列值，s就是非零值的本身。
假如两个稀疏矩阵a，b合并，创建更加大的稀疏矩阵，通过find函数，分别找出a，b的行列数与值，就可以重新构建一个稀疏矩阵，用sparse
，aa=sparse（i，j，s，m，n），此处是将稀疏矩阵a的值赋给更大的矩阵aa，ij是a原本的行列数，s也是。稀疏矩阵b，也是这样的操作，bb=sparse（i，j，s，m，n），其中，ijs都是b的原本的数。然后aa+bb就是所谓的矩阵相加。还有，[aa；bb]，变成一个mn的稀疏矩阵。
4.外部文件的导入创建稀疏矩阵
首先，用load函数加载文件，然后用spconvert转换变成稀疏矩阵。
5.稀疏矩阵求逆
我尝试用了pinv，不行，只能用左除或者右除可以。
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https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/spconvert.html
https://jingyan.baidu.com/article/6181c3e08a4d6f152ef15333.html
https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/math/sparse-matrix-operations.html