我有一个复杂的 Hermitian 矩阵，大小约为。我想要大约 100 个接近 0 的特征值。但是，我知道每个特征值都是两倍退化的。我发现与没有退化的情况相比，运行时间非常慢（超过5倍）。$70000\times 70000$eigsh

另外，我从以下链接中发现 使用 ARPACK 计算特征值的时间取决于什么？这种退化对 eigsh 算法不利。

我该怎么做才能让我的代码运行得更快？在链接的答案中建议增加 Krylov 子空间的大小，但什么大小才合适？