Я пытаюсь решить обобщенную проблему собственных значений A.c = (lam).B.c, где A и B - матрицы nxn, а c - вектор nx1. (lam) — собственное значение.
Я использую питон. Я попробовал что-то вроде eig(dot(inv(B),A)) из numpy.linalg, но в моей проблеме он оказался ОЧЕНЬ нестабильным, поскольку включает инверсию. Итак, я читал, что это можно сделать в MATLAB, но я не смог найти ни одной функции или метода для этого в python. Любые идеи очень приветствуются. Спасибо...
Почему бы вам не попробовать использовать scipy? В модуле линейной алгебры есть метод scipy.linalg. .eig, который можно использовать для «решения обычной или обобщенной проблемы собственных значений».
scipy.linalg.eig(a, b=None, left=False, right=True, overwrite_a=False, overwrite_b=False)[source]
Solve an ordinary or generalized eigenvalue problem of a square matrix.
Find eigenvalues w and right or left eigenvectors of a general matrix:
a vr[:,i] = w[i] b vr[:,i]
a.H vl[:,i] = w[i].conj() b.H vl[:,i]
where .H is the Hermitean conjugation.
