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python scipy linalg.sqrtm用法及代码示例

用法:

scipy.linalg.sqrtm(A, disp=True, blocksize=64)

矩阵平方根。

参数:

A(N, N) array_like

要求平方根的矩阵

dispbool, 可选参数

如果结果中的错误估计很大,而不是返回估计的错误,则打印警告。 (默认:真)

blocksizeinteger, 可选参数

如果相对于输入数组的大小,块大小没有退化,请使用块算法。 (预设值:64)

返回值:

sqrtm(N,N)ndarray

sqrt函数的值在A

errest浮动

(如果disp == False)

估计误差的Frobenius范数|| err || __F /|| A || __F

参考文献:

1

Edvin Deadman,Nicholas J. Higham,Rui Ralha(2013)“用于计算矩阵平方根的Blocked Schur算法,计算机科学讲座,7782。第171-182页。

例子:

>>> from scipy.linalg import sqrtm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> r = sqrtm(a)
>>> r
array([[ 0.75592895,  1.13389342],
       [ 0.37796447,  1.88982237]])
>>> r.dot(r)
array([[ 1.,  3.],
       [ 1.,  4.]])

源码:

scipy.linalg.sqrtm的API实现见:[源代码]

注:本文由纯净天空筛选整理自 scipy.linalg.sqrtm。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。