稀疏矩阵特征向量的快速计算

时间:2014-09-05 22:08:33

标签: matlab linear-algebra sparse-matrix numerical-methods eigenvector

我正在研究一个涉及计算非常大的稀疏矩阵的特征向量的项目。 更具体地说,我有一个矩阵,它是一个大图的拉普拉斯,我有兴趣找到与第二个最小特征值相关的特征向量。 当然,Matlab需要很长时间来计算特征向量,即使它计算所有特征向量。 有什么建议? 非常感谢你 安德烈

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您是否尝试过使用eigs

[v,c]=eigs(A,2,'sm');

例如:

A = delsq(numgrid('C',256));  
[v,c]=eigs(A,2,'sm');

生成一个~50K x 50K的稀疏矩阵,并在我的旧笔记本电脑中找到它的2个小特征值和特征向量约1秒......