scipy.linalg.

expm_cond#

scipy.linalg.expm_cond(A, check_finite=True)[источник]#

Относительное число обусловленности матричной экспоненты в норме Фробениуса.

Документация написана в предположении, что аргументы-массивы имеют указанные «основные» формы. Однако аргументы-массивы этой функции могут иметь дополнительные «пакетные» измерения, добавленные перед основной формой. В этом случае массив обрабатывается как пакет низкоразмерных срезов; см. Пакетные линейные операции подробности.

Параметры:

A2-D array_like: Квадратная входная матрица с формой (N, N).
check_finitebool, необязательно: Проверять ли, что входная матрица содержит только конечные числа. Отключение может повысить производительность, но может привести к проблемам (сбоям, незавершению) если входные данные содержат бесконечности или NaN.

Возвращает:

kappafloat: Относительное число обусловленности матричной экспоненты в норме Фробениуса

Смотрите также

expm: Вычислить экспоненту матрицы.
expm_frechet: Вычислить производную Фреше матричной экспоненты.

Примечания

Более быстрая оценка числа обусловленности в 1-норме была опубликована, но еще не реализована в SciPy.

Добавлено в версии 0.14.0.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import expm_cond
>>> A = np.array([[-0.3, 0.2, 0.6], [0.6, 0.3, -0.1], [-0.7, 1.2, 0.9]])
>>> k = expm_cond(A)
>>> k
1.7787805864469866