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基于UB树的大型稀疏矩阵存储研究的中期报告
介绍
本中期报告旨在介绍基于UB树的大型稀疏矩阵存储研究的进展情况，包括研究背景、研究内容、已取得的进展和下一步工作计划。
研究背景
在大数据时代，稀疏矩阵广泛应用于数据挖掘、图像处理、机器学习、科学计算等领域。然而，传统的稀疏矩阵存储方案往往存在存储空间利用率低的问题，导致存储成本高昂。为了解决这个问题，研究人员提出了许多新的稀疏矩阵存储方案。
研究内容
本研究的目标是基于UB树实现高效的大型稀疏矩阵存储。具体研究内容包括:
1.UB树的原理和算法分析；
2.基于UB树的稀疏矩阵存储方案设计；
3.稀疏矩阵的压缩方法研究；
4.UB树在稀疏矩阵乘法计算中的应用研究。
已取得的进展
目前，我们已经完成了UB树的原理和算法分析，并设计了基于UB树的稀疏矩阵存储方案。该方案采用了三级存储结构，分别是主存、SSD和HDD。在主存中存储稀疏矩阵的行和列信息，SSD中存储矩阵的非零元素，HDD中存储矩阵的零元素。同时，我们还提出了一种基于块状压缩方法的稀疏矩阵压缩方法，可以大幅度降低存储空间的需求。
下一步工作计划
在接下来的研究中，我们将重点研究UB树在稀疏矩阵乘法计算中的应用。我们计划通过UB树的矩阵乘法算法，提高稀疏矩阵乘法计算的效率，从而推动大型稀疏矩阵计算的发展。同时，我们还将继续完善基于UB树的稀疏矩阵存储方案，提高存储空间的利用率，降低存储成本，为大数据时代的数据存储和处理提供更高效的解决方案。