Метод Ланцоша
Собственные числа определяются напрямую. С помощью этого алгоритма обычно можно достичь быстрой сходимости. Данный метод подходит для стандартных моделей и поэтому установлен по умолчанию.
Подробнее: https://ru.wikipedia.org/wiki/Lanczos_algorithm
Корни нормативного многочлена
Данный метод также основан на методе прямого расчета. Для более крупных конструктивных систем этот метод может быть быстрее, чем метод Ланцоша. Основное преимущество - точность вычисления высших собственных чисел.
Подробнее: https://ru.wikipedia.org/wiki/Characteristic_polynomial
Метод итерации субпространства
Все собственные значения определяются за один шаг. Спектр матрицы жесткости оказывает сильное влияние на длительность расчета. Поскольку матрица жесткости хранится в оперативной памяти, данный метод не подходит для сложных систем. Кроме того, могут отображаться отрицательные коэффициенты критической нагрузки.
Подробнее: https://ru.wikipedia.org/wiki/Krylov_subspace
Метод итерации ICG
Метод неполного сопряженного градиента требует небольшого объема оперативной памяти. Поскольку собственные значения определяются одно за другим, для расчета малых и средних конструктивных систем требуется больше времени по сравнению с прямым методом. Однако спектр не влияет на длительность расчета. Метод ICG подходит для анализа очень больших систем с небольшим количеством собственных значений. Данный метод не дает никаких отрицательных коэффициентов критической нагрузки.
Подробнее: https://ru.wikipedia.org/wiki/Conjugate_gradient_method