पाइथन पैकेज वास्तविक, वर्ग, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स

Question

के पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवाल्यू का अनुमान लगाने के लिए एक उन्नत पैकेज या विधि है जो वास्तविक, वर्ग, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स के पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवल्यू का अनुमान लगाता है? सटीक गणना की तुलना में यह काफी तेजी से (और विशेष रूप से बड़े और/या स्पैर मैट्रिस के लिए) हो सकता है - यह देखते हुए कि पेरॉन-फ्रोबिनियस ईजेनवल्यू मैट्रिक्स को फिर से चलाकर पहुंचा जा सकता है। मुझे उम्मीद है कि एक अनुकूलित पैकेज मौजूद है जो यह करता है।

Answer 1

scipy.sparse.linalg में आपके पास eigs और eigsh फ़ंक्शन हैं जो ARPACK library का उपयोग करते हैं। आप this tutorial में अधिक पढ़ सकते हैं, लेकिन अगर a एक वर्ग मैट्रिक्स, संभवतः एक विरल प्रारूप में है, तो आप अपने सबसे बड़े परिमाण eigenvalue प्राप्त कर सकते हैं, अपने पेरोन-Frobenius eigenvalue यानी, और जैसा कि आइजन्वेक्टर इसी:

val, vec = scipy.sparse.linalg.eigs(a, k=1, which='LM')