Python SciPy linalg.ishermitian用法及代码示例

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

用法:

scipy.linalg.ishermitian(a, atol=None, rtol=None)#

检查方形二维数组是否是 Hermitian。

参数 ：：

a： ndarray

大小为 (N, N) 的输入数组

atol： 浮点数，可选

绝对误差界限

rtol： 浮点数，可选

相对误差界限

返回 ：：

her： bool

如果数组 Hermitian，则返回 True。

抛出 ：：

TypeError

如果不支持数组的数据类型，特别是NumPy float16、float128 和complex256 数据类型。

注意：

对于方形空数组，按照约定，结果返回 True。

numpy.inf 将被视为一个数字，也就是说 [[1, inf], [inf, 2]] 将返回 True 。另一方面， numpy.nan 永远不是对称的，例如，[[1, nan], [nan, 2]] 将返回 False。

当atol 和/或rtol 设置为 时，由 numpy.allclose 执行比较并将公差值传递给它。否则，由内部函数执行与零的精确比较。因此，性能可以根据数组的大小和 dtype 提高或降低。如果给定另一个 atol 或 rtol 之一，则自动将其设置为零。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import ishermitian
>>> A = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> A = A + A.T
>>> ishermitian(A)
True
>>> A = np.array([[1., 2. + 3.j], [2. - 3.j, 4.]])
>>> ishermitian(A)
True
>>> Ac = np.array([[1. + 1.j, 3.j], [3.j, 2.]])
>>> ishermitian(Ac)  # not Hermitian but symmetric
False
>>> Af = np.array([[0, 1 + 1j], [1 - (1+1e-12)*1j, 0]])
>>> ishermitian(Af)
False
>>> ishermitian(Af, atol=5e-11) # almost hermitian with atol
True