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如何用arpack或lapack计算大规模矩阵的特征值问题
我最近在做有限元计算，需要计算维数较大的矩阵的广义特征值和特征向量，就是两个矩阵的特征值。每个矩阵规模大概在1以上的双精度。我之前一直用matlab做计算，很好用，随便敲几行命令就行，但是这个规模的矩阵就算不动了，老是out of memory。我上网查了一下，好像可以用fortran的库arpack或lapack来做。本人之前很少接触Fortran，不知该如何下手用起来。要计算大型实对称稀疏矩阵的全部特征值，用那个库好，怎么操作。请各位大神指教。
谢谢你的解答。
我计算的是实对称的稀疏矩阵。
我想问matlab本身的计算能力会不会有问题呢，我查了一下，matlab实际利用的内存总是远远小于可以利用的内存，不知道该怎样才能让它足够的利用内存。用fortran是不是会好一些。我用12g内存的机器都算不了，算到最后老是死机
hmm，这样的话，你的windows是不是32位？安装的是不是32位matlab？
32位windows有2g的内存限制，可能是这个原因。
不过如果是稀疏矩阵的话，应该不需要那么大内存。你应该不会需要全部特征值吧？确保你的矩阵是sparse定义的，然后用eigs来求特征值，不要用eig来求。
是64位系统，64位的matlab，我的总刚与总质量阵都是用sparse定义的，且肯定使用eigs求的，因为eig不能算稀疏阵。
奇怪，64位应该可以才是。我只有linux版的，试了一下,算了7000个特征值，没问题。你输入memory命令看一下有多少内存时可用的
你算了多少个特征值？算的特征值越多需要空间越大，减小一些可能可以解决问题。
你电脑内存是多大？
我虽然用的是eigs，但是我也根据矩阵的大小全部算出其特征值，但他会报warning，我不知道这个warning有没有什么影响，但在矩阵规模较小时能计算处出全部特征值。
我要用到最小的前几阶实特征值，但是我用eigs不把所有的特征值个数写上，它得出的最小特征值却不是从实际最小的特征值开始的，
求全部特征值还不如用致密矩阵算呢
我的内存是60g，但理论上来说广义特征值内存需求应该不超过大概4*n^2，3到4g吧
你的eigs命令行拷贝上来看看
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扫描下载送金币能把你写的求广义特征值的代码给我看下吗？我一直找不到求广义特征值的函数在lapack包里_百度知道
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能把你写的求广义特征值的代码给我看下吗？我一直找不到求广义特征值的函数在lapack包里
我有更好的答案
这个我觉得直接求就可以了，他有点像对称矩阵，9，1/9、4,1/4、3,1/3、5,1/5、7,1/7。看到这个估计你就回求了。
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LAPACK函数介绍不完全版
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为方便线性代数运算，现将LAPACK中的函数介绍如下：
函数的命名规则：
LAPACK里的每个函数名已经说明了该函数的使用规则。所有函数都是以XYYZZZ的形式命名，对于某些函数，没有第六个字符，只是XYYZZ的形式。
第一个字母X代表以下的数据类型：
S REAL，单精度实数
D DOUBLE PRECISION，双精度实数
C COMPLEX，单精度复数
Z COMPLEX*16 或 DOUBLE COMPLEX
在新版LAPACK中含有使用重复迭代法的函数DSGESV和ZCDESV。
头2个字母表示使用的精度：
DS 输入数据是double双精度，算法使用单精度
ZC 输入数据是complex*16，算法使用complex单精度复数
接下面两个字母YY代表数组的类型。
BD bidiagonal，双对角矩阵
DI diagonal，对角矩阵
GB general band，一般带状矩阵
GE general (i.e., unsymmetric, in some cases rectangular)，一般情形（即非对称，在有些情形下为矩形）
GG general matrices, generalized problem (i.e., a pair of general matrices)，一般矩阵，广义问题（即一对一般矩阵）
GT general tridiagonal，一般三对角矩阵
HB (complex) Hermitian band，（复数）厄尔米特带状阵
HE (complex) Hermitian，（复数）厄尔米特矩阵
HG upper Hessenberg matrix, generalized problem (i.e a Hessenberg and a triangular matrix)，上海森伯格矩阵，广义问题（即一个海森伯格矩阵和一个三角矩阵）
HP (complex) Hermitian, packed storage，（复数）压缩储存的厄尔米特矩阵
HS upper Hessenberg，上海森博格矩阵
OP (real) orthogonal, packed storage，（实数）压缩储存的正交阵
OR (real) orthogonal，（实数）正交阵
PB symmetric or Hermitian positive definite band，对称或厄尔米特正定带状矩阵
PO symmetric or Hermitian positive definite，对称或厄尔米特正定矩阵
PP symmetric or Hermitian positive definite, packed storage，压缩储存的对称或厄尔米特正定矩阵
PT symmetric or Hermitian positive definite tridiagonal，对称或厄尔米特正定三对角阵
SB (real) symmetric band，（实数）对称带状阵
SP symmetric, packed storage，压缩储存的对称阵
ST (real) symmetric tridiagonal，（实数）对称三对角阵
SY symmetric，对称阵
TB triangular band，三角形带状矩阵
TG triangular matrices, generalized problem (i.e., a pair of triangular matrices)，三角形矩阵，广义问题（即一对三角形阵）
TP triangular, packed storage，压缩储存的三角形阵
TR triangular (or in some cases quasi-triangular)，三角形阵（在某些情形下为类三角形阵）
TZ trapezoidal，梯形阵
UN (complex) unitary，（复数）酉矩阵
UP (complex) unitary, packed storage，（复数）压缩储存的酉矩阵
最后三个字母ZZZ代表计算方法。比如，SGEBRD是一个单精度函数，用于把一个实数一般阵压缩为双对角阵（a bidiagonal reduction，即BRD）。
dgesv_（）函数
用来求解对称矩阵问题，否则真的要出错！
int dgesv_(
integer *n,
integer *nrhs,
doublereal *a,
integer *lda,
integer *ipiv,
doublereal *b,
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