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Eigenvektor zu bestimmtem Eigenwert
 

Gandalf

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     Beitrag Verfasst am: 14.07.2015, 15:43     Titel: Eigenvektor zu bestimmtem Eigenwert
  Antworten mit Zitat      
Ich habe eine sehr große sparse-Matrix (125000x125000 Elemente). Ich möchte nun den Eigenvektor zu einem ganz bestimmten Eigenwert berechnen. Dies wollte ich so lösen (die Matrix heißt matrix, der Eigenwert E):

Code:
m = matrix - E*speye(length(matrix);
V = null(m)


Dann erhalte ich jedoch den Fehler:

Code:
Error using svd
Use svds for sparse singular values and vectors.

Error in null (line 67)
   [~,S,V] = svd(A,0);


Also habe ich mir eine eigene Funktion nulls geschrieben, die in Zeile 67 svds aufruft. Dann erhalte ich jedoch den Fehler:

Code:
Error using full
Out of memory. Type HELP MEMORY for your options.

Error in eigs/fullEig (line 1036)
                A = full(A);

Error in eigs (line 102)
    fullEig(nargout);

Error in svds (line 138)
[W,D,bflag] = eigs(B,bk,bsigma,boptions);

Error in nulls (line 67)
   [~,S,V] = svds(A,0);


Was habe ich für eine Möglichkeit, den Eigenvektor zu berechnen (i.e. das homogene Gleichungssystem zu lösen)? Eine Möglichkeit muß es geben, denn eigs schafft es schließlich auch. Diese Funktion jedoch kann ich leider nicht nutzen, da sie nur Eigenvektoren zu den größten bzw. zu den kleinsten Eigenwerten auszugeben vermag. Weiß jemand eine Lösung?


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