Arpack++ 稀疏特征求解器比等效的 Matlab eigs() 慢很多倍

Question

我需要在 C++ 程序中计算一个非常大的稀疏对称矩阵的 n 个最小幅度特征向量。对于我的示例，假设 n=30 并且矩阵是 10k x 10k，其中大约有 70k 个非零值。

在对一些库进行大量研究和试验后，我发现 ARPACK++ 可能是我最好的选择，我按照本页中的步骤安装了它。

使用以下代码段进行计算：

// L is an Eigen library matrix
L.makeCompressed();

ARluSymMatrix<MTYPE> A(L.cols(), L.nonZeros(), L.valuePtr(), L.innerIndexPtr(), L.outerIndexPtr(), 'U');

ARluSymStdEig<MTYPE> eig(n, A, "SM");

TIC
eig.FindEigenvectors();
TOC

这让我得到了正确的结果，但需要大约 8.5 秒，而在 Matlab 中，我只需通过调用即可在大约 0.5 秒内获得相同的结果

tic
[V,D] = eigs(L,30,'sm');
toc

根据我对 Matlab 主题的研究，eigs()还为相同的计算调用了 ARPACK fortran 库，所以我不明白为什么 C++ 包装器如此之慢。

此外，ARPACK++ 在许多情况下的行为非常奇怪，例如当我尝试使用浮点数而不是双精度数时，程序将简单地停止并且什么都不做，直到我将其取下，或者当尝试计算 0 或 0.0001 等值附近的特征向量时，这应该相当于'SM'，它只是吐出垃圾并崩溃。

因此，我怀疑 ARPACK++ 是否真的那么慢，或者所有这些都是一些错误配置/安装的症状，如果是这样，我可以做些什么来解决它。感谢您的任何帮助，您可以提供。

Answer 1

尽管这篇文章相当老了，但我还是想分享一下我使用 ARPACK 和 C++ 的经验：

我的 C++ 项目中也需要 ARPACK，但我没有使用 ARPACK++ 包。相反，有一个非常好的且仍在维护的Github 存储库，称为arpack-ng，它还使用于计算极值特征值的所有主要例程可通过 C++ 头文件使用。它还包括 ARPACK 的并行版本，称为 PARPACK。

在这里查看： https: //github.com/opencollab/arpack-ng