大型稀疏矩陣計算-MathNet數值

Question

我開始使用MathNet數值庫 ，我需要它來計算與鄰接矩陣的特征向量相對應的最大特征值。

當使用大量點時，鄰接矩陣會變得非常大（即5782x5782條目）

大多數條目為“ 0”，所以我認為我可以使用“ SparseMatrix”。 但是，當我使用它時，仍然需要花一些時間進行計算。 實際上，我從來沒有真正等了那么久才完成。 我在matlab中嘗試了整個過程，沒有任何問題。 Matlab在幾秒鍾內解決了它。

您對我有什么建議嗎？

這是我在做什么：

// initialize matrix and fill it with zeros
Matrix<double> A = SparseMatrix.Create(count, count, 0);

... fill matrix with values ...

// get eigenvalues and eigenvectors / this part takes centuries =)
Evd<double> eigen = A.Evd(Symmetricity.Symmetric);
Vector<Complex> eigenvector = eigen.EigenValues;

Answer 1

Math.Net Numerics的實現完全基於C＃。 因此，性能可能無法與MATLAB之類的工具相提並論，因為它們主要依賴於本機且經過高度優化的BLAS庫來執行數值計算。

您可能要使用Math.Net隨附的本機包裝，這些包裝使用了高度優化的線性代數庫（例如Intel的MKL或AMD的ACML）。 這個MSDN頁面上有一個指南，說明了如何構建具有ACML支持的Math.NET（請參見Math.NET Numerics中的“編譯和使用AMD ACML” ）。