什么算法在计算特征向量方面更有效？

Question

我需要找到对称实矩阵的所有特征对。快速搜索显示有5种主要算法可以做到这一点：

1. 雅可比轮换。每个研究人员都说它无效。
2. QR。我的教科书说它是最好的方式。
3. 分而治之。维基百科称它比QR更好。
4. MRRR。从来没有听说过它。任何纸张对我来说都是不可理解的。但是，它比DnC更新，所以它必须更快。
5. 同伦方法。对此一无所知。

2,3和4要求首先将所述基质引入Hessenberg形式。我的问题是，哪一个实际上是最好的？我没找到一份有理想比较的论文。此外，一些论文背后是付费墙。在这之后，我试图阅读LAPACK代码，但这似乎是不可能的，因为它被优化为地狱。我需要你的帮助！