Python рутина на диагонализацию матрицы

Question

Доброе утро! У меня есть сомнения по поводу процедуры python по адресу: https://www.google.com/url?sa=t&source=web&rct=j&url=https: //docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.sparse.linalg.eigsh. html & ved = 2ahUKEwjJxrid8ezoAhXj6eAKHQbzBCwQFjAAegQIARAB & usg = AOvVaw29YNiM2xotOUio89RVOe_x & cshid = 1587038068544 *1003**, что позволяет получить меньшую или меньшую величину, чем требуется, но не меньше, чем это требуется, чтобы определить случайно упорядочены в спектре?

Answer 1

В связи с документацией связанных состояний ключевые слова which и mode влияют на то, какие собственные значения выбраны:

*which* : str ['LM' | 'SM' | 'LA' | 'SA' | 'BE']

Which k eigenvectors and eigenvalues to find:
'LM' : Largest (in magnitude) eigenvalues 
'SM' : Smallest (in magnitude) eigenvalues
...

и

*mode* : string ['normal' | 'buckling' | 'cayley']

...
The choice of mode will affect which eigenvalues are selected by the keyword 'which'.

---

Значение по умолчанию which равно 'LM' (наибольшие собственные значения), поэтому вам может потребоваться передать 'SM', чтобы получить наименьшее.