今までは numpy.linalg.eigvals を使用して、少なくとも 1000 行/列の二次行列の固有値を計算していましたが、ほとんどの場合、そのエントリの約 5 分の 1 が非ゼロです (これを疎行列)。scipy がより良い仕事をする可能性があることを示す別のトピックを見つけました。
ただし、サイズが増加する数十万の大きな行列の固有値を計算する必要があるため (おそらく最大 20000 行/列で、すべての固有値が必要です)、これには常に非常に長い時間がかかります。ほんの少しでもスピードアップできれば、努力する価値はあるでしょう。
私の質問は次のとおりです。自分自身をPythonに制限しない場合、固有値を計算するより高速な方法はありますか?