艾尔登法环是一种用于求解矩阵特征值和特征向量的迭代算法。艾尔登法环的内存消耗主要来自两个方面：1.存储矩阵：在算法中需要存储待求特征值的矩阵，通常以稀疏矩阵的形式进行存储，这可以节省内存空间。总体来说，艾尔登法环的内存消耗与矩阵的维度、稀疏程度以及所需的精度有关。
艾尔登法环是一种用于求解矩阵特征值和特征向量的迭代算法。它的内存消耗主要取决于矩阵的维度和所需的精度。
艾尔登法环的内存消耗主要来自两个方面：
1. 存储矩阵：在算法中需要存储待求特征值的矩阵，通常以稀疏矩阵的形式进行存储，这可以节省内存空间。存储稀疏矩阵的方式可以有多种，如压缩矩阵格式（CSR、CSC等）或使用稀疏矩阵库进行存储。存储稠密矩阵则需要更多内存空间。
2. 迭代过程中的临时变量：在艾尔登法环的迭代过程中，还会涉及一些临时变量的存储，如计算特征向量时需要存储不同迭代步骤的向量值。这些临时变量的大小通常没有固定的上限，而是根据实际计算需要进行动态分配。
总体来说，艾尔登法环的内存消耗与矩阵的维度、稀疏程度以及所需的精度有关。更大的矩阵和更高的精度要求通常需要更多的内存空间。在实际应用中，通常需要根据具体问题和计算资源来选择合适的内存配置。