C# 大型稀疏矩阵计算-MathNet数值计算
我开始使用，我需要它来计算对应于邻接矩阵的特征向量的最大特征值 当使用大量点时，我的邻接矩阵变得相当大（即5782x5782个条目） 大多数条目都是“0”，所以我想我可以使用“SparseMatrix”。但当我使用它时，它仍然需要很长时间的计算。事实上，我从来没有真正等那么久，直到它完成。 我在matlab中尝试了整个过程，没有任何问题。Matlab在几秒钟内解决了这个问题 你对我有什么建议吗 以下是我正在做的：C# 大型稀疏矩阵计算-MathNet数值计算,c#,.net,math,graph,math.net,C#,.net,Math,Graph,Math.net,我开始使用，我需要它来计算对应于邻接矩阵的特征向量的最大特征值 当使用大量点时，我的邻接矩阵变得相当大（即5782x5782个条目） 大多数条目都是“0”，所以我想我可以使用“SparseMatrix”。但当我使用它时，它仍然需要很长时间的计算。事实上，我从来没有真正等那么久，直到它完成。 我在matlab中尝试了整个过程，没有任何问题。Matlab在几秒钟内解决了这个问题 你对我有什么建议吗 以下是我正在做的： // initialize matrix and fill it with zer
// initialize matrix and fill it with zeros
Matrix<double> A = SparseMatrix.Create(count, count, 0);
... fill matrix with values ...
// get eigenvalues and eigenvectors / this part takes centuries =)
Evd<double> eigen = A.Evd(Symmetricity.Symmetric);
Vector<Complex> eigenvector = eigen.EigenValues;
//初始化矩阵并用零填充
矩阵A=SparseMatrix.Create（计数，计数，0）；
... 用值填充矩阵。。。
//获取特征值和特征向量/这部分需要几个世纪=）
Evd特征值=A.Evd（对称性.对称性）；
向量特征向量=特征值。特征值；