scipy.stats.ortho_group#

scipy.stats.ortho_group = object>[источник]#

Ортогональная матрица (O(N)) случайная величина.

Возвращает случайную ортогональную матрицу, взятую из распределения Хаара O(N) (единственное равномерное распределение на O(N)).

The размерность ключевое слово указывает размерность N.

Параметры:

размерностьскаляр: Размерность матриц
seed{None, int, np.random.RandomState, np.random.Generator}, опционально: Используется для генерации случайных величин. Если seed является None, RandomState используется синглтон. Если seed является int, новый RandomState используется экземпляр, инициализированный с seed. Если seed уже является RandomState или Generator экземпляр, то этот объект используется. По умолчанию None.

Методы

rvs(dim=None, size=1, random_state=None)

Генерация случайных выборок из O(N).

Смотрите также

special_ortho_group

Примечания

Этот класс тесно связан с special_ortho_group.

Принимаются меры для избежания численной ошибки, как указано в статье Mezzadri.

Ссылки

[1]

Ф. Меццадри, "Как генерировать случайные матрицы из классических компактных групп", arXiv:math-ph/0609050v2.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import ortho_group
>>> x = ortho_group.rvs(3)

>>> np.dot(x, x.T)
array([[  1.00000000e+00,   1.13231364e-17,  -2.86852790e-16],
       [  1.13231364e-17,   1.00000000e+00,  -1.46845020e-16],
       [ -2.86852790e-16,  -1.46845020e-16,   1.00000000e+00]])

>>> import scipy.linalg
>>> np.fabs(scipy.linalg.det(x))
1.0

Это генерирует одну случайную матрицу из O(3). Она ортогональна и имеет определитель +1 или -1.

В качестве альтернативы, объект может быть вызван (как функция) для фиксации размерность параметр, возвращающий 'замороженную' случайную переменную ortho_group:

>>> rv = ortho_group(5)
>>> # Frozen object with the same methods but holding the
>>> # dimension parameter fixed.