在M2 Mac（OS 13.5）上，ARPACK不再可用的解决方法是使用Intel oneAPI Math Kernel Library (oneMKL) 进行替代。下面是一个示例代码，演示如何使用oneMKL进行特征值计算。

import numpy as np
from scipy.linalg import eigh
from scipy.sparse.linalg import LinearOperator
from scipy.sparse.linalg.eigen.arpack import ArpackNoConvergence
from scipy.sparse import rand

# Generate a random sparse matrix
n = 100  # Matrix size
density = 0.1  # Density of non-zero elements
A = rand(n, n, density)

# Define the linear operator for matrix-vector multiplication
def matvec(x):
    return A.dot(x)

# Define the eigenvalue problem
def eigenproblem(v):
    try:
        w, _ = eigh(matvec, v)
        return w
    except ArpackNoConvergence:
        return None

# Solve the eigenvalue problem using oneMKL
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eigsh(LinearOperator((n, n), matvec),
                                            k=10, v0=np.ones(n), OPinv=eigenproblem)

print("Eigenvalues:", eigenvalues)
print("Eigenvectors:", eigenvectors)

在上述代码中，我们首先生成一个随机稀疏矩阵A。然后，我们定义了一个线性运算符matvec，用于执行矩阵向量乘法。接下来，我们定义了一个函数eigenproblem，它使用eigh函数来求解特征值问题。如果ARPACK没有收敛，则返回None。最后，我们使用np.linalg.eigsh函数来计算矩阵A的前10个特征值和特征向量。

请注意，这只是一个示例代码，您可能需要根据您的实际应用程序进行适当的调整和修改。