scipy.sparse.linalg.

expm

scipy.sparse.linalg.expm(A)

Вычислить матричную экспоненту с использованием аппроксимации Паде.

Параметры:

A(M,M) array_like или разреженный массив

2D массив или матрица (разреженная или плотная) для возведения в степень

Возвращает:

expA(M,M) ndarray

Матричная экспонента от A

Примечания

Это алгоритм (6.1), который является упрощением алгоритма (5.1).

Добавлено в версии 0.12.0.

Ссылки

[1]

Авад Х. Аль-Мохи и Николас Дж. Хайэм (2009) "Новый алгоритм масштабирования и возведения в квадрат для матричной экспоненты." SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications. 31 (3). стр. 970-989. ISSN 1095-7162

Примеры

Попробуйте в вашем браузере!

>>> from scipy.sparse import csc_array
>>> from scipy.sparse.linalg import expm
>>> A = csc_array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]])
>>> A.toarray()
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [0, 0, 3]], dtype=int64)
>>> Aexp = expm(A)
>>> Aexp

    with 3 stored elements and shape (3, 3)>
>>> Aexp.toarray()
array([[  2.71828183,   0.        ,   0.        ],
       [  0.        ,   7.3890561 ,   0.        ],
       [  0.        ,   0.        ,  20.08553692]])

НазадОткрыть во вкладке