Java eigensolvers

Question

有没有人知道Java中的eigensolver可以给我几个最小的特征向量，而不是计算整个特征分解（即第二小的EV）？ 我看过Colt，Jama，MTJ，UJMP，但这些软件包计算了所有的特征向量。

Answer 1

你能更详细地描述你的矩阵吗？ 稀疏吗？ 通常，稀疏线性代数包具有仅计算一些最小或最大特征对的方法。 例如，您可以尝试在Java中使用ARPACK。

另一个想法是编写自己的Power方法版本，它很擅长快速找到一些极端特征值。 例如，如果您的矩阵是Hermitian或Eigenvalue Template Book（非Hermitian），如果您的矩阵是非Hermitian，请参阅Eigenvalue Template Book（Hermitian） 。

Answer 2

MTJ包含netlib-java并且有一个使用arpack的包装器，因此可以求解一定数量的特征值，并且可以选择那些属性。

请参阅https://github.com/fommil/matrix-toolkits-java/blob/master/src/test/java/no/uib/cipr/matrix/sparse/ArpackSymTest.java

和http://static.javadoc.io/com.googlecode.matrix-toolkits-java/mtj/1.0.4/no/uib/cipr/matrix/sparse/ArpackSym.html

Answer 3

我不知道这是否可以帮助你，但这个数学库不在你的名单上。

Apache Commons Math