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A = np.array([[1., 1.], [-1., -1.], [1., 0.]])
当 b 是
b = np.array([0., 0., 1.])
那么解就是 x = [1., -1.]。我想知道如何使用 scipy.sparse.linalg 中可用的函数在 Python 中解决这个系统。谢谢!
最佳答案
您的系统可能未确定吗?如果不是,而且确实有解,那么最小二乘解就是那个解,你可以试试
from scipy.sparse.linalg import lsqr
return_values = lsqr(A, b)
x = return_values[0]
如果您的系统实际上是欠定的,这应该会为您找到最小的 L2 范数解。如果它不起作用,请将参数 damp
设置为非常小的值(例如 1e-5
)。
如果您的系统是完全确定的(即A
是满秩的)并且有解,并且您的矩阵A
很高,正如你描述的那样,那么你可以在正规方程中找到一个等效系统:
A.T.dot(A).dot(x) == A.T.dot(b)
在x
中有唯一解。这是一个方形线性系统,因此可以使用线性系统求解器求解,例如 scipy.sparse.linalg.spsolve
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