python - 从 python numpy 和 Matlab 求解线性方程得到不同的答案

Question

我使用 python 和 Matlab 运行相同的算法。当他们求解同一个线性系统时，结果略有不同，这将导致最终的结果完全不同。我想知道如何修复 python 以获得与 Matlab 相同的结果。谢谢!

Ax=b，Python:

A=[[ 1.,  0.,  0.,  0.,  1.,  1.,  1.,  2.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0., -0., -1., -0., -0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0., -0., -0., -1., -0.],
   [ 0.,  0.,  0.,  0., -0., -0., -0., -1.],
   [ 1., -0., -0., -0., -1., -0., -0., -0.],
   [ 1., -1., -0., -0., -0., -1., -0., -0.],
   [ 1., -0., -1., -0., -0., -0., -1., -0.],
   [ 2., -0., -0., -1., -0., -0., -0., -1.]]
b=[[ 1.],[ 0.],[ 0.],[ 0.],[-1.],[ 0.],[ 0.],[ 0.]]

res_py = numpy.linalg.solve(A,b)

和 Matlab:

res_m  = A\b 

Python 输出:

[[-0.],[ 0.],[ 0.],[-0.],[-1.],[ 0.],[ 0.],[ 0.]]

Matlab 输出:

[ 0; -4.163336342344337e-17; -4.163336342344337e-17; 0; -1.000000000000000e+00; 0; 2.775557561562891e-17; 0]

Answer 1

Matlab 可能使用比 Python 脚本更高精度的 float ，或者使用不同的浮点精度模式(例如快速与严格)。

在大多数情况下，结果偏离 x*10^-17 不会造成太大麻烦 - 需要进行多次操作才能导致这种规模的错误产生重大影响.

您还可以尝试在打印值时强制使用指数表示法，以查看它们是否确实四舍五入 ( usual stuff )。