scipy.linalg.eigh 参数

scipy.linalg.eigh 是一个用于求解实对称或复共轭对称矩阵的特征值和特征向量的函数。它的参数如下：

- a：需要求解特征值和特征向量的矩阵。
- b：一个与矩阵 a 相同类型和形状的矩阵，用于计算广义特征值问题。如果不需要计算广义特征值问题，则该参数可以省略。
- subset_by_index：一个布尔值，表示是否使用索引来选择特征值的子集。如果为 True，则将特征值按大小排序，然后选择其中的子集，否则将根据给定的特征值选择子集。
- eigvals_only：一个布尔值，表示是否仅计算特征值，而不计算特征向量。如果为 True，则只计算特征值，否则计算特征值和特征向量。
- overwrite_a：一个布尔值，表示是否覆盖输入矩阵 a，以节省内存。如果为 True，则计算完成后，矩阵 a 的值将被覆盖。
- overwrite_b：一个布尔值，表示是否覆盖输入矩阵 b，以节省内存。如果为 True，则计算完成后，矩阵 b 的值将被覆盖。
- turbo：一个布尔值，表示是否使用快速算法来计算特征值和特征向量。如果为 True，则使用快速算法，否则使用精确算法。

以上是 scipy.linalg.eigh 函数的参数说明，希望可以帮助到你。

相关问题

scipy.linalg.eigh

scipy.linalg.eigh是SciPy库中的一个函数，用于计算对称或复 Hermitian 矩阵的特征值和特征向量。该函数返回特征值和特征向量作为结果。

使用方式如下：

import numpy as np
from scipy.linalg import eigh

# 定义一个对称矩阵
A = np.array([[1, 2], [2, 1]])

# 调用eigh函数计算特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = eigh(A)

print("特征值：", eigenvalues)
print("特征向量：", eigenvectors)

输出结果为：

特征值： [-1.  3.]
特征向量： [[-0.70710678  0.70710678]
 [ 0.70710678  0.70710678]]

TypeError: Cannot use scipy.linalg.eigh for sparse A with k >= N. Use scipy.linalg.eigh(A.toarray()) or reduce k.

这个错误是因为使用 `scipy.linalg.eigh` 函数求解稀疏矩阵的特征值和特征向量时，设置的特征值数量 `k` 大于等于矩阵的大小 `N`。

解决方法是将 `k` 的值减小到小于 `N`。如果需要求解全部的特征值和特征向量，则需要将 `k` 的值设为 `None`。

另外，如果矩阵比较稀疏，可以先将稀疏矩阵转换为密集矩阵，再使用 `scipy.linalg.eigh` 函数进行计算。可以使用 `A.toarray()` 将稀疏矩阵转换为密集矩阵。

下面是一个示例代码：

import scipy.sparse.linalg as ssla

# 将稀疏矩阵转换为密集矩阵
dense_A = A.toarray()

# 求解全部的特征值和特征向量
eigenvalues, eigenvectors = ssla.eigh(dense_A)

需要注意的是，将稀疏矩阵转换为密集矩阵会消耗较大的内存，如果内存不足，可以考虑使用其他的稀疏矩阵求解函数。