scipy.linalg.

lu_solve#

scipy.linalg.lu_solve(lu_and_piv, b, trans=0, overwrite_b=False, check_finite=True)[источник]#

Решить систему уравнений, a x = b, при заданном LU-разложении a

Параметры:

(lu, piv)

Факторизация матрицы коэффициентов a, как задано lu_factor. В частности, piv — это 0-индексированные индексы сводных элементов.

bмассив

Правая часть

trans{0, 1, 2}, опционально

Тип решаемой системы:

trans	система
0	a x = b
1	a^T x = b
2	a^H x = b

overwrite_bbool, необязательно

Перезаписывать ли данные в b (может повысить производительность)

check_finitebool, необязательно

Проверять ли, что входные матрицы содержат только конечные числа. Отключение может повысить производительность, но может привести к проблемам (сбоям, бесконечному выполнению), если входные данные содержат бесконечности или NaN.

Возвращает:

xмассив: Решение системы

Смотрите также

lu_factor: LU-факторизация матрицы

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import lu_factor, lu_solve
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> b = np.array([1, 1, 1, 1])
>>> lu, piv = lu_factor(A)
>>> x = lu_solve((lu, piv), b)
>>> np.allclose(A @ x - b, np.zeros((4,)))
True