Python SciPy linalg.lu_solve用法及代码示例

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

用法:

scipy.linalg.lu_solve(lu_and_piv, b, trans=0, overwrite_b=False, check_finite=True)#

求解方程组 a x = b，给定 a 的 LU 分解

参数 ：：

(lu, piv)：

系数矩阵 a 的因式分解，如 lu_factor 给出。特别是 piv 是 0 索引的主元索引。

b： 数组

右侧

trans： {0, 1, 2}，可选

要解决的系统类型：

反式	系统
0	a x = b
1	a^T x = b
2	a^H x = b

overwrite_b： 布尔型，可选

是否覆盖b中的数据(可能会提高性能)

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 ：：

x： 数组

系统解决方案

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import lu_factor, lu_solve
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> b = np.array([1, 1, 1, 1])
>>> lu, piv = lu_factor(A)
>>> x = lu_solve((lu, piv), b)
>>> np.allclose(A @ x - b, np.zeros((4,)))
True