如何解决迭代特征求解器允许初始猜测和复杂的特征值?
我有一个时间相关的复矩阵 A(t)
,我想随着时间的推移跟踪它的特征值。换句话说,在与时间相关的特征值列表 a[1](t),...,a[n](t)
中,我希望每个条目随时间不断变化。
一种方法是迭代地找到 A(t+ε)
的特征分解,使用 A(t)
的特征分解作为初始猜测。由于猜测几乎是正确的,迭代应该只稍微改变它,以提供所需的连续性。
我认为 IterativeSolvers.jl 中的 LOBPCG 和 SVD 求解器可以做到这一点,因为它们让您存储迭代器状态。不幸的是,它们只适用于具有实特征值的矩阵。 (SVG 求解器也需要真实的条目。)ArnoldiMethod.jl 中的求解器可以处理复杂的特征值,但似乎不允许进行初始猜测。是否有任何可用的特征求解器同时具有我需要的功能?
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