Python SciPy linalg.use_solver用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.sparse.linalg.use_solver 的用法。

用法:

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

選擇要使用的默認稀疏直接求解器。

參數 ：：

useUmfpack： 布爾型，可選

使用 UMFPACK [1]、[2]、[3]、[4]。超過 SuperLU。僅當安裝scikits.umfpack 時才有效。默認值：真

assumeSortedIndices： 布爾型，可選

允許 UMFPACK 跳過對 CSR/CSC 矩陣索引進行排序的步驟。僅當 useUmfpack 為 True 且安裝了 scikits.umfpack 時才有效。默認值：假

注意：

默認稀疏解算器是 UMFPACK(如果可用)(安裝了 scikits.umfpack)。這可以通過傳遞 useUmfpack = False 來更改，這會導致使用始終存在的基於 SuperLU 的解算器。

UMFPACK 需要 CSR/CSC 矩陣來排序列/行索引。如果確定矩陣滿足此要求，請傳遞 assumeSortedIndices=True 以獲得一些速度。

參考：

[1]

T. A. Davis，算法 832：UMFPACK - 一種帶有列預排序策略的 unsymmetric-pattern 多前沿方法，ACM Trans。數學軟件，30(2)，2004 年，第 196-199 頁。 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/992200.992206

[2]

T. A. Davis，unsymmetric-pattern 多前沿方法的專欄預排序策略，ACM Trans。數學軟件，30(2)，2004 年，第 165-195 頁。 https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/992200.992205

[3]

T. A. Davis 和 I. S. Duff，非對稱稀疏矩陣的單額/多額組合方法，ACM Trans。數學軟件，25(1)，1999，第 1-19 頁。 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. 矩陣分析和計算，18(1)，1997，第 140-158 頁。 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