我想知道是否有可能在R中仅通过对角线向量对角化对称三对角矩阵（实数），这样您就可以避免生成完整的矩阵并使用像Lapackdstev或dsteqrLapack这样的优化例程
目前，我知道对于R函数，eigen您只需指定矩阵是否对称即可。
为了获得良好的性能，是否值得尝试直接访问lapack或只是针对这种特殊情况使用手动算法？
经过一些研究和反复试验，我自己找到了解决此问题的方法。
有一些本地方法可以在R和例程中调用外部代码，.Fortran并且.C可以从这些语言执行已编译的代码，而无需中间层。
以下代码说明了如何使用LAPACK例程dstev，以便根据对称矩阵计算特征值和特征向量。为此，必须在计算机上安装BLAS / LAPACK实施，例如Atlas，OpenBLAS或MKL。
dyn.load("/usr/lib/liblapack.so") #Load Lapack
Jobz <- as.character('V') #Get The eigenvalues and Eigenvectors
N <- as.integer(10) #Matrix Dimension
D <- runif(10) #Diagonal
E <- runif(9) #Upper (and lower) diagonal
Z <- array(0.0,N*N) #storage for eigenvectors
Ldz <- N #Leading dimension of Z (in our case number of rows)
Work <- array(0.0,2*N) #Storage for processing
info <- as.integer(0) #Info flag
#Call the fortran routine
res<-.Fortran("dstev", Jobz, N, D, E, Z, Ldz, Work, info)
#Extract the information
evalues <- res[[3]]
evectors <- matrix(res[[5]],N,N)
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