SciML/SparseWithDenseRowColMatrices.jl
Ver en GitHubSparse plus low-rank dense rows/cols matrices, solved by Sherman-Morrison-Woodbury over PureKLU.jl with symbolic-reuse caching and a LinearSolve.jl interface
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- Julia
- Licencia
- MIT
- Último push a GitHub
- 17/9/2026
- Última indexación
- 19/9/2026
- Guía de contribución
- Guía de contribución
- Código de conducta
- Código de conducta
- Etiquetas para principiantes
- Sin etiquetas para principiantes indexadas
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 52/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 65/100
SciML/SparseWithDenseRowColMatrices.jl#25 · 1 comentario ·
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 38/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 55/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 52/100
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`lstsq(alg=:iterative)` blanket-rejects non-BLAS eltypes, yet the iterative engine works in BigFloat Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 72/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
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Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 55/100
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Matrix-RHS adjoint/transpose matvec falls through to the generic dense fallback — ~3000x slowdown Abierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 78/100
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Dificultad 5/5 Más de una semana Aptitud para principiantes 35/100
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Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 55/100