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Encontrar los vectores propios más pequeños de matriz dispersa grande, más de 100 veces más lento en SciPy que en Octave
Estoy tratando de calcular pocos (5-500) vectores propios correspondientes a los valores propios más pequeños de matrices dispersas cuadradas simétricas grandes (hasta 30000x30000) con menos del 0.1% de los valores que no son cero. Actualmente estoy usando scipy.sparse.linalg.eigsh en modo shift-invert (sigma = 0.0), que descubrí a través de varias …