是否有优化的包或方法来估计实数，方形，非负矩阵的Perron-Frobenius特征值？这可能比精确计算明显更快（特别是对于大和/或稀疏矩阵） - 假设可以通过迭代矩阵来得到Perron-Frobenius特征值。我希望有一个优化的包可以做到这一点。
答案 0 :(得分：4)
在scipy.sparse.linalg中，您拥有使用eigs的函数eigsh和ARPACK library。您可以在this tutorial中阅读更多内容，但如果a是方形矩阵，可能是稀疏格式，那么您可以获得其最大幅度特征值，即其Perron-Frobenius特征值，以及相应的特征向量：
val, vec = scipy.sparse.linalg.eigs(a, k=1, which='LM')