本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.rsf2csf
的用法。
用法:
scipy.linalg.rsf2csf(T, Z, check_finite=True)#
将实 Schur 形式转换为复 Schur 形式。
将 quasi-diagonal 实值 Schur 形式转换为上三角 complex-valued Schur 形式。
- T: (M, M) 数组
原始数组的实 Schur 形式
- Z: (M, M) 数组
舒尔变换矩阵
- check_finite: 布尔型,可选
是否检查输入数组是否仅包含有限数。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)。
- T: (M, M) ndarray
原始数组的复舒尔形式
- Z: (M, M) ndarray
复数形式对应的舒尔变换矩阵
参数 ::
返回 ::
例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.linalg import schur, rsf2csf >>> A = np.array([[0, 2, 2], [0, 1, 2], [1, 0, 1]]) >>> T, Z = schur(A) >>> T array([[ 2.65896708, 1.42440458, -1.92933439], [ 0. , -0.32948354, -0.49063704], [ 0. , 1.31178921, -0.32948354]]) >>> Z array([[0.72711591, -0.60156188, 0.33079564], [0.52839428, 0.79801892, 0.28976765], [0.43829436, 0.03590414, -0.89811411]]) >>> T2 , Z2 = rsf2csf(T, Z) >>> T2 array([[2.65896708+0.j, -1.64592781+0.743164187j, -1.21516887+1.00660462j], [0.+0.j , -0.32948354+8.02254558e-01j, -0.82115218-2.77555756e-17j], [0.+0.j , 0.+0.j, -0.32948354-0.802254558j]]) >>> Z2 array([[0.72711591+0.j, 0.28220393-0.31385693j, 0.51319638-0.17258824j], [0.52839428+0.j, 0.24720268+0.41635578j, -0.68079517-0.15118243j], [0.43829436+0.j, -0.76618703+0.01873251j, -0.03063006+0.46857912j]])
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.linalg.rsf2csf。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。