我有一个非常庞大的稀疏矩阵A,大小为7Mi-by-7Mi。我正在使用Matlab的
是否有任何方法(在Matlab或Python中),可以通过for循环逐个获取特征向量?即在第
eigs(A,k)
函数,该函数可以计算前k
个特征向量和特征值。我需要获取所有的特征向量和特征值,但是我无法存储所有特征向量,因为它需要大量的内存。是否有任何方法(在Matlab或Python中),可以通过for循环逐个获取特征向量?即在第
ith
次迭代中,我可以获得第ith
个特征向量和特征值。
numpy.linalg.eig()
吗?也许你可以在问题中添加为什么这不是一个有前途的方法(问题应该始终包含关于已经尝试过的事情以及它们失败的原因的信息)。 - Alfe