用python求解非线性特征值问题

Question

我有一个特征值问题

目前我正在使用scipy.linalg.eig。我使用的策略在概念上类似于Campbel diagram用于识别转子的固有频率，其刚度和阻尼是转速的函数。这是：

1. 将用于计算的的值从0更改为某个最大值（或循环到无穷大）
2. 为的每个值计算的特征值
3. 现在，对于每个特征值（例如最低的特征值），函数与平分线相交
4. 搜索特征值等于用于计算矩阵的值的交点。存储它和相关的特征向量

然而，这是缓慢而乏味的，最重要的是，当发生变化时，需要“遵循”特征值。当两个特征值“交换”顺序（例如，第二个变为第三个）时，您需要正确识别这一点以避免错误

有没有更好的办法解决这个问题