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Individuazione degli autovettori più piccoli con matrice sparsa di grandi dimensioni, oltre 100 volte più lenta in SciPy che in Octave
Sto cercando di calcolare pochi (5-500) autovettori corrispondenti ai più piccoli autovalori di grandi matrici quadrate simmetriche (fino a 30000x30000) con meno dello 0,1% dei valori diversi da zero. Attualmente sto usando scipy.sparse.linalg.eigsh in modalità shift-invert (sigma = 0.0), che ho capito attraverso vari post sull'argomento è la soluzione preferita. …