稀疏矩阵的特征向量的快速计算

我正在研究一个涉及计算一个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算子，我有兴趣找到与第二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，即使它计算了所有的特征向量。有什么建议吗？非常感谢您安德烈稀疏矩阵的特征向量的快速计算

2014-09-05 MagoNick

使用'eigs'？ ... – bla 2014-09-05 22:37:42

eigs返回aigenvalues，而不是特征向量 – MagoNick 2014-09-05 22:38:28

'[V，D] = eigs（A）'同时返回，只需阅读文档http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/eigs.html – bla 2014-09-05 22:38:58

您是否尝试过这种用法的eigs：

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

例如：

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

生成〜50K X 50K稀疏矩阵和发现它的2个smallerst特征值并在我的旧笔记本电脑中约1秒的特征向量...

2014-09-05 22:47:30 bla

完美的作品！从文档我明白，这是不可能的 – MagoNick 2014-09-05 22:58:41

是的，有时需要阅读文档，直到结束:) – bla 2014-09-05 23:00:23

完成，非常感谢你 – MagoNick 2014-09-05 23:01:43

回答