Julia 中 LowRankApprox 的问题

【问题标题】：Issues with LowRankApprox in JuliaJulia 中 LowRankApprox 的问题
【发布时间】：2018-01-23 23:32:46
【问题描述】：

我正在尝试使用 Julia v0.6.0 中的 LowRankApprox.jl 包提供的 pheigfact 函数进行 Hermitian 特征分解。基本上，它只是一行代码：

(E, F) = pheigfact(A);

其中 A 是实对称正定矩阵。但是，我收到以下错误：

MethodError: no method matching
start(::LowRankApprox.PartialHermitianEigen{Float64,Float64})
Closest candidates are:
  start(!Matched::SimpleVector) at essential.jl:258
  start(!Matched::Base.MethodList) at reflection.jl:560
  start(!Matched::ExponentialBackOff) at error.jl:107

感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： julia matrix-factorization

【解决方案1】：

TL;DR

使用函数 pheig 而不是 pheigfact 返回值和向量的元组

完整答案

我没有这个包，但从文档看来，pheigfact 返回了一个元素，您可以使用getindex(x,ind::Symbol) 从中访问值/向量。

例如

F = pheigfact(A)
values=F[:values]
vectors=F[:vectors]

如果您尝试将单个元素分配给管子，它将尝试迭代不支持它的类型，从而给您错误（即该类型没有方法start）。执行x,y = :onetwo 或start(:onetwo) 时，我可能会遇到类似的错误

解决方案

使用返回元组的函数pheig。

E, F = pheig(A)

【讨论】：