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python - 在 python 中找出巨大稀疏矩阵的特征值和向量比 Matlab 慢得多

问题描述

我试图找到一个大小为 409600x409600 的巨大稀疏矩阵的 100 个特征值和向量。我正在使用scipy.sparse.linalg.eigs它，它需要很长时间才能找到结果，而eigs在 matlab 上可以在 10 分钟内解决它。关于如何加快它的任何建议？

Python：

eigenvectors, eigenvalues = scipy.sparse.linalg.eigs(Laplacian, k=100, which='SM')

MATLAB：

eigCnt = 100; [eigenvectors, eigenvalues] = eigs(Laplacian, eigCnt, 'SM');

其中Laplacian是409600x409600具有10418204非零条目的大小稀疏矩阵`

标签： pythonmatlabnumpyscipyeigenvalue

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