稀疏矩阵 Sparse matrix
（重定向自Dense matrix）
在数值分析中，稀疏矩阵（Sparse matrix），是其元素大部分为零的矩阵。反之，如果大部分元素都非零，则这个矩阵是稠密的。在科学与工程领域中求解线性模型时经常出现大型的稀疏矩阵。
在使用计算机存储和操作稀疏矩阵时，经常需要修改标准算法以利用矩阵的稀疏结构。由于其自身的稀疏特性，通过压缩可以大大节省稀疏矩阵的内存代价。更为重要的是，由于过大的尺寸，标准的算法经常无法操作这些稀疏矩阵。
Dense matrix
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Sparse matrix 稀疏矩阵
（重定向自Dense matrix）
In numerical analysis, a sparse matrix is a matrix in which most of the elements are zero. By contrast, if most of the elements are nonzero, then the matrix is considered dense. The fraction of non-zero elements over the total number of elements (i.e., that can fit into the matrix, say a matrix of dimension of m x n can accommodate m x n total number of elements) in a matrix is called the sparsity (density).