eigenvalue

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我需要計算（稀疏）矩陣的最大特徵值。我實現了功率迭代方法，但收斂速度太慢，所以我想爲它使用一個包。有沒有人有推薦？什麼是最好的C++特徵值計算包？最好是一個小而易於編譯的程序。

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有沒有人知道英特爾數學核心庫中用於特徵值和特徵向量計算的算法是什麼？ From the link我可以發現它似乎使用pdsyev algorithm，它使用QR算法，即deteriorate in the face of large matrix。如果這是真的，那麼mkl不是計算大規模特徵值問題的合適庫。您認爲如何？或者是我誤解了上述文字？

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'eig'和'eigs'有什麼區別？

我已經搜索了很多這個，但我找不到任何有關兩種方法'eig'和'eigs'如何不同的答案。特徵值和特徵向量之間有什麼區別？

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Numpy轉置乘法問題

我試圖找到矩陣的特徵值乘以它的轉置，但我不能用numpy做它。 testmatrix = numpy.array([[1,2],[3,4],[5,6],[7,8]]) prod = testmatrix * testmatrix.T print eig(prod) 我有望獲得該產品的以下結果： 5 11 17 23 11 25 39 53 17 39 61 83 23 53 83 1

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將大矩陣對角化的工具

我想計算擴散內核，它涉及到exp（b * A），其中A是一個大矩陣。爲了玩b的值，我想對角化A（以便exp（A）快速運行）。我的矩陣大約是25k x 25k，但非常稀疏 - 只有大約60k的值不爲零。 Matlab的「eigs」函數運行內存，倍頻程的「eig」和R的「特徵」也一樣。是否有工具可以找到大型稀疏矩陣的分解？不知道如果這是相關的，但A是一個鄰接矩陣，所以它是對稱的，它是滿秩的。

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特徵向量（光譜）分解

我想在C代碼中找到一個程序，它將允許我計算方陣的特徵值（譜）分解。我特別試圖找到最高特徵值（因此它的相關特徵值）位於第一列的代碼。我需要輸出的順序是因爲我試圖計算特徵向量的中心性，因此我只需要計算與最高特徵值相關的特徵向量。提前致謝！

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MATLAB中的特徵值

在MATLAB中，當我運行命令[V,D] = eig(a)作爲對稱矩陣時，最大特徵值（及其關聯向量）位於最後一列中。但是，當我用非對稱矩陣運行它時，最大的特徵值在第一列。我想要計算特徵向量中心性，它要求我計算與最大特徵值相關的特徵向量。因此，最大的特徵值出現在兩個不同的地方，這使我很難找到解決方案。

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Python特徵值計算在我的計算機上比MATLAB的運行速度慢得多。爲什麼？

我想用Python 2.6.5來計算大型矩陣（大約1000x1000）的特徵值。我一直無法做到這一點。我還沒有發現任何其他線程來解決這個問題。當我在MATLAB中運行 a = rand(1000,1000); tic; for i =1:10 eig(a); end toc; 大約需要30秒。 Python中的類似測試需要216秒。使用RPy通過R運行它並沒有顯着加速計算。

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意外的Y的UITableView

協調的UILabel我有它由海關細胞的tableview。每個單元的總共具有三個標籤。的主要問題是電池的三個標籤的中間標籤的形成。我創建具有相同的CGRect自定義標籤一樣 UILabel *msglabeltemp = [[[UILabel alloc] initWithFrame: CGRectMake(80,20.0,230.0,80.0)] autorelease]; [cel

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按特徵值排序特徵向量（相關排序）

我有一個未排序的特徵向量和特徵向量矩陣。我想對排序的特徵值集合對矩陣的列進行排序。（例如，如果特徵值[3]移動到特徵值[2]，我想特徵向量矩陣的列3移動到列2.）我知道我可以通過std::sort排序O(N log N)的特徵值。如果沒有滾動我自己的排序算法，我如何確定矩陣的列（相關的特徵向量）以及它們的特徵值，因爲後者是排序的？