Python包估计Perron-Frobenius特征值的实数,正方形,非负矩阵

概述是否有优化的包或方法来估计真实,方形,非负矩阵的Perron-Frobenius特征值？这可能比精确计算明显更快(特别是对于大和/或稀疏矩阵) - 假设可以通过迭代矩阵来得到Perron-Frobenius特征值.我希望存在一个优化的包,它可以做到这一点.最佳答案在scipy.sparse.linalg中,您有使用ARPACK library的函数eigs和

是否有优化的包或方法来估计真实,方形,非负矩阵的Perron-Frobenius特征值？这可能比精确计算明显更快(特别是对于大和/或稀疏矩阵) – 假设可以通过迭代矩阵来得到Perron-Frobenius特征值.我希望存在一个优化的包,它可以做到这一点.最佳答案在scipy.sparse.linalg中,您有使用ARPACK library的函数eigs和eigsh.您可以在this tutorial中阅读更多内容,但如果a是方阵,可能是稀疏格式,那么您可以获得其最大幅度的特征值,即Perron-Frobenius特征值,以及相应的特征向量：

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

总结

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