Python SciPy linalg.expm_cond用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.expm_cond 的用法。

用法:

scipy.linalg.expm_cond(A, check_finite=True)#

Frobenius 范数中矩阵 index 的相对条件数。

参数 ：：

A： 二维数组样

形状为 (N, N) 的方形输入矩阵。

check_finite： 布尔型，可选

是否检查输入矩阵是否仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题(崩溃、非终止)。

返回 ：：

kappa： 浮点数

Frobenius范数中矩阵 index 的相对条件数

注意：

1-范数中条件数的更快估计已发布，但尚未在 SciPy 中实现。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import expm_cond
>>> A = np.array([[-0.3, 0.2, 0.6], [0.6, 0.3, -0.1], [-0.7, 1.2, 0.9]])
>>> k = expm_cond(A)
>>> k
1.7787805864469866