深圳网站建设公司的外文名是,网络营销推广服务平台,网站长春网站建设,做爰网站1000部下面的矩阵是单数#xff0c;并且AFAIK尝试将其求反应导致
numpy.linalg.linalg.LinAlgError: Singular matrix
但是我得到了一些输出矩阵。请注意#xff0c;输出矩阵是无意义的结果#xff0c;因为它具有一行0#xff08;这是不可能的#xff0c;因为矩阵的逆本身应该是…下面的矩阵是单数并且AFAIK尝试将其求反应导致
numpy.linalg.linalg.LinAlgError: Singular matrix
但是我得到了一些输出矩阵。请注意输出矩阵是无意义的结果因为它具有一行0这是不可能的因为矩阵的逆本身应该是可逆的
我是否在这里缺少与浮点精度有关的东西或者与真实逆相反的伪逆的计算
$ np.__version__
1.13.1
$ np.linalg.inv(np.array([[2,7,7],[7,7,7],[8,7,7]]))
array([[ 0.00000000e00, 0.00000000e00, 0.00000000e00],
[ 3.43131400e15, -2.05878840e16, 1.71565700e16],
[ -3.43131400e15, 2.05878840e16, -1.71565700e16]])
参考方案
在后台NumPy和SciPy以及许多其他软件都退回到线性方程求解器的LAPACK实现或C转换在本例中为GESV。
由于GESV首先执行LU分解然后检查U矩阵的对角线是否有确切的零因此很难在分解中达到理想的零。这就是为什么您不会遇到奇异矩阵错误的原因。
除此之外如果要与其他矩阵相乘则永远不要求逆矩阵而是求解AXB。
在SciPy自版本0.19起scipy.linalg.solve使用GESVX的“专家”驱动程序GESV该驱动程序还会报告条件编号并发出警告。如果缺少奇点这类似于matlab的行为。
In [7]: sp.linalg.solve(np.array([[2,7,7],[7,7,7],[8,7,7]]), np.eye(3))
...\lib\site-packages\scipy\linalg\basic.py:223: RuntimeWarning: scipy.linalg.solve
Ill-conditioned matrix detected. Result is not guaranteed to be accurate.
Reciprocal condition number: 1.1564823173178713e-18condition number: {}.format(rcond), RuntimeWarning)
Out[7]:
array([[ 0.00000000e00, -1.00000000e00, 1.50000000e00],
[ 3.43131400e15, -2.05878840e16, 1.71565700e16],
[ -3.43131400e15, 2.05878840e16, -1.71565700e16]])
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