在稀疏矩阵中找到最大特征值答案

【问题标题】：Finding largest eigenvalue in sparse matrix在稀疏矩阵中找到最大特征值
【发布时间】：2014-03-19 21:44:19
【问题描述】：

我正在使用 numpy 和 scipy。我有一个大的稀疏矩阵，我想找到稀疏矩阵的最大特征值。我该怎么做？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我将scipy.sparse.linalg.eigsh 用于传递which="LM" 的对称稀疏矩阵：

eigvals, eigvecs = eigsh(A, k=10, which='LM', sigma=1.)

【讨论】：

如果不需要 eigvecs 计算可以省略吗？
@AlexTwain 是的，通过 return_eigenvectors=False，在这种情况下，您必须改用 eigvals = eigsh(...)
我不太了解sigma=1的用法。这里。我阅读了文档，但这真的有必要吗？！
@AlexTwain 我所经历的是sigma 的值可以真正改变算法的性能，对我来说它与sigma=1. 一起工作得很快，也许另一个值会更好地解决你的问题
为了清楚起见，我希望你不是暗示 N X N 使矩阵对称。