Python SciPy linalg.use_solver用法及代码示例

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

用法:

scipy.sparse.linalg.use_solver(**kwargs)#

选择要使用的默认稀疏直接求解器。

参数 ：：

useUmfpack： 布尔型，可选

使用 UMFPACK [1]、[2]、[3]、[4]。超过 SuperLU。仅当安装scikits.umfpack 时才有效。默认值：真

assumeSortedIndices： 布尔型，可选

允许 UMFPACK 跳过对 CSR/CSC 矩阵索引进行排序的步骤。仅当 useUmfpack 为 True 且安装了 scikits.umfpack 时才有效。默认值：假

注意：

默认稀疏解算器是 UMFPACK(如果可用)(安装了 scikits.umfpack)。这可以通过传递 useUmfpack = False 来更改，这会导致使用始终存在的基于 SuperLU 的解算器。

UMFPACK 需要 CSR/CSC 矩阵来排序列/行索引。如果确定矩阵满足此要求，请传递 assumeSortedIndices=True 以获得一些速度。

参考：

[1]

T. A. Davis，算法 832：UMFPACK - 一种带有列预排序策略的 unsymmetric-pattern 多前沿方法，ACM Trans。数学软件，30(2)，2004 年，第 196-199 页。 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/992200.992206

[2]

T. A. Davis，unsymmetric-pattern 多前沿方法的专栏预排序策略，ACM Trans。数学软件，30(2)，2004 年，第 165-195 页。 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/992200.992205

[3]

T. A. Davis 和 I. S. Duff，非对称稀疏矩阵的单额/多额组合方法，ACM Trans。数学软件，25(1)，1999，第 1-19 页。 https://doi.org/10.1145/305658.287640

[4]

T. A. Davis 和 I. S. Duff，稀疏 LU 分解的 unsymmetric-pattern 多前沿方法，SIAM J. 矩阵分析和计算，18(1)，1997，第 140-158 页。 https://doi.org/10.1137/S0895479894246905T。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse.linalg import use_solver, spsolve
>>> from scipy.sparse import csc_matrix
>>> R = np.random.randn(5, 5)
>>> A = csc_matrix(R)
>>> b = np.random.randn(5)
>>> use_solver(useUmfpack=False) # enforce superLU over UMFPACK
>>> x = spsolve(A, b)
>>> np.allclose(A.dot(x), b)
True
>>> use_solver(useUmfpack=True) # reset umfPack usage to default