在 Java 中计算稀疏矩阵的复特征向量答案

【问题标题】：Computing the complex eigenvectors of a sparse matrix in Java在 Java 中计算稀疏矩阵的复特征向量
【发布时间】：2017-06-04 21:08:52
【问题描述】：

我正在尝试计算一个可能较大且稀疏的非对称 NxN 矩阵 (N > 10^6) 的特征值和特征向量。我不需要所有这些，但也许是第一个。理想情况下，我希望从 Java 开始，但如果需要，可以迁移到 C、C++ 或 Python。

我的矩阵可能同时具有复杂的特征值和特征向量。例如，查看this Wolfram Alpha sample 的结果。

我找到了几种方法来使用一些 Java 库并为它们编写了一些评估代码：

但我面临的问题是这些库不会返回（或者至少我没有找到）复值特征向量。它们中的大多数确实返回复值特征值，但不返回复杂特征向量。它们通常以“实数向量”或“实数矩阵”的形式提供后者，每个特征向量都有列。

事实上，如果有的话，我确实需要复杂形式的特征值。

现在，我最近开始研究Spectra (C++) 其中seems to support my use case。但是我想先问一下，也许会抛弃我这边的一个误解，或者我可能从 Java 领域跳过的东西，因为我想尽可能地继续使用单一平台/语言。

有什么我应该调查的吗？另外，如果我最终放弃了 Java 来完成这项任务，我可以寻找 Spectra 的其他替代品吗？谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

以防万一有人偶然发现这一点，我最终采用了 C++ 方式，因为没有一个 Java 库提供了我需要的复杂特征向量。

我最终使用 Spectra 和 Eigen 用 C++ 实现了我需要的大部分东西。然后我使用 SWIG 构建了一系列本机包装类。

【讨论】：

【解决方案2】：

对于将来有相同问题的每个人：有一个名为 Jeigen 的 Java 库可以做到这一点。它实际上是原始发布者在他自己的答案中已经提到的 Eigen C++ 库的 Java 包装器。

你可以找到杰根here。

【讨论】：