用稀疏矩阵和 ojAlgo 求解矩阵微分方程答案

【问题标题】：Resolve matrix differential equation with sparse matrix and ojAlgo用稀疏矩阵和 ojAlgo 求解矩阵微分方程
【发布时间】：2018-03-28 06:26:54
【问题描述】：

我正在使用 ojAlgo 开发一个 java 进化工具，并尝试解决以下等式：

其中 A 是一个稀疏矩阵（目前矩阵的维度为 2000 x 2000，稍后将对其进行缩放），A 不是对称的，仅使用实数值。

我进行了一些研究，并试图在 github wiki/javadoc 上找到解决这个等式的方法（使用 SparseStore），但我没有找到解决方法。你能帮我找到我应该使用的方法/类吗？谢谢

【问题讨论】：

标签： matrix sparse-matrix ojalgo

【解决方案1】：

在 ojAlgo 中没有直接/特定的方法来求解微分方程。您必须知道如何操作（使用笔和纸），然后 ojAlgo 可以帮助您执行计算。

这里的主要问题是找到特征对，对吧？

    Eigenvalue<Double> evd = Eigenvalue.PRIMITIVE.make(matrix);

    evd.decompose(matrix);

    Array1D<ComplexNumber> values = evd.getEigenvalues();
    MatrixStore<ComplexNumber> vectors = evd.getEigenvectors();
    Eigenpair pair = evd.getEigenpair(0); // One of the pairs

【讨论】：

这正是我想要的，非常感谢！
为高效起见，您应该重用 evd 实例，如果原始矩阵仅通过缩放来更改，那么也许您应该完全避免重新计算 EvD。
我会试试这个，谢谢。之后我可能会提出另一个问题！
只是一个小问题：有没有办法在控制台上打印或在文件中写入尺寸大于 50x50 的矩阵（MatrixUtils.toString 方法中的限制）？
BasicLogger.debug("",matrix);