如何使用 Python SciPy 求解循环矩阵方程？

名为scipy.linalg.solveh_banded的线性函数用于求解带状矩阵方程。在下面给出的例子中，我们将解决循环系统Cx=b-

示例

fromscipy.linalgimport solve_circulant, solve, circulant, lstsq import numpy as np c = np.array([2, 2, 4]) b = np.array([1, 2, 3]) solve_circulant(c, b)输出结果array([ 0.75, -0.25, 0.25])

示例

让我们看一个单一的例子，它会引发一个LinAlgError-

fromscipy.linalgimport solve_circulant, solve, circulant, lstsq import numpy as np c = np.array([1, 1, 0, 0]) b = np.array([1, 2, 3, 4]) solve_circulant(c, b)输出结果-------------------------------------------------------------------------- LinAlgError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-978604ed0a97> in <module> ----> 1 solve_circulant(c, b) ~\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\scipy\linalg\basic.py in solve_circulant(c, b, singular, tol, caxis, baxis, outaxis) 865 if is_near_singular: 866 if singular == raise: --> 867 raise LinAlgError("近奇异循环矩阵。") 868 else: 869 #将较小的值替换为1以避免错误 LinAlgError: 近奇异循环矩阵。

现在，要消除此错误，我们需要使用选项single=lstsq如下-

fromscipy.linalgimport solve_circulant, solve, circulant, lstsq import numpy as np c = np.array([1, 1, 0, 0]) b = np.array([1, 2, 3, 4]) solve_circulant(c, b, singular=lstsq)输出结果array([0.25, 1.25, 2.25, 1.25])