Skyline matrix
वैज्ञानिक संगणना में, स्काईलाइन मैट्रिक्स भंडारण, या एस. के. एस., या एक चर बैंड मैट्रिक्स भंडारण, या लिफाफा भंडारण योजना एक विरल मैट्रिक्स भंडारण प्रारूप मैट्रिक्स का एक रूप है जो बैंडेड भंडारण की तुलना में एक मैट्रिक्स की भंडारण आवश्यकता को कम करता है। बैंडेड भंडारण में, विकर्ण (जिसे आधा-बैंडविड्थ कहा जाता है) से एक निश्चित दूरी के भीतर सभी प्रविष्टियों को संग्रहीत किया जाता है। कॉलम-ओरिएंटेड स्काईलाइन स्टोरेज में, प्रत्येक कॉलम में केवल पहली गैर-शून्य प्रविष्टि से लेकर अंतिम गैर-शून्य प्रविष्टि तक की प्रविष्टियां संग्रहीत की जाती हैं। पंक्ति उन्मुख क्षितिज भंडारण भी है, और सममित मैट्रिक्स के लिए, आमतौर पर केवल एक त्रिभुज संग्रहीत किया जाता है। स्काईलाइन भंडारण संरचनात्मक यांत्रिकी के लिए परिमित तत्व कोड में बहुत लोकप्रिय हो गया है, क्योंकि स्काईलाइन को चोल्स्की अपघटन (एक सममित, सकारात्मक-निश्चित मैट्रिक्स के साथ रैखिक समीकरणों की प्रणालियों को हल करने की एक विधि; सभी भरने वाले स्काईलाइन के भीतर आते हैं) द्वारा संरक्षित किया जाता है, और सीमित तत्वों के समीकरणों की प्रणालियों में अपेक्षाकृत छोटी स्काईलाइन होती है। इसके अलावा, स्काईलाइन चोल्स्की को कोडिंग का प्रयास लगभग वैसा ही है जैसा कि चोल्स्की के लिए बैंडेड मैट्रिक्स के लिए (बैंडेड मैट्रिक्स के लिए उपलब्ध है, जैसे। लेपैक में; एक प्रोटोटाइप स्काईलाइन कोड के लिए, देखें)। स्काईलाइन प्रारूप में एक मैट्रिक्स को संग्रहीत करने से पहले, पंक्तियों और स्तंभों को आम तौर पर स्काईलाइन के आकार (संग्रहीत गैर-शून्य प्रविष्टियों की संख्या) को कम करने और स्काईलाइन चोल्स्की एल्गोरिदम में संचालन की संख्या को कम करने के लिए पुनः क्रमांकित किया जाता है। बैंडविड्थ को कम करने वाले एक ही हेयुरिस्टिक रीनम्बरिंग एल्गोरिदम का उपयोग क्षितिज को कम करने के लिए भी किया जाता है। ऐसा करने के लिए बुनियादी और सबसे शुरुआती एल्गोरिदम में से एक रिवर्स कुथिल-मैककी एल्गोरिदम है। हालांकि, स्काईलाइन भंडारण बहुत बड़ी प्रणालियों (कई लाखों समीकरणों) के लिए उतना लोकप्रिय नहीं है क्योंकि स्काईलाइन चोल्स्की को बड़े पैमाने पर समानांतर कंप्यूटिंग के लिए इतनी आसानी से अनुकूलित नहीं किया जाता है, और सामान्य विरल तरीके, जो केवल मैट्रिक्स की गैर-शून्य प्रविष्टियों को संग्रहीत करते हैं, बहुत कम भरने के कारण बहुत बड़ी समस्याओं के लिए अधिक कुशल हो जाते हैं। स्पार्स मैट्रिक्स बैंड मैट्रिक्स फ्रंटल सॉल्वर संदर्भ स्पार्स मैट्रिक्स भी देखें।