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python - 伪逆矩阵计算

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-04 02:39:31 25 4
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我尝试重复来自 lectures 的伪逆矩阵计算示例:

enter image description here

我用这个代码

from numpy import *
# https://classes.soe.ucsc.edu/cmps290c/Spring04/paps/lls.pdf
x = np.array([[-11, 2],[2, 3],[2, -1]])
print(x)
# computing the inverse using pinv
a = linalg.pinv(x)
print(a)

我的计算结果和讲座的结果不一样。

我的结果:

[[-0.07962213  0.05533063  0.00674764]
[ 0.04048583 0.2854251 -0.06275304]]

演讲结果:

[[-0.148  0.180  0.246]
[ 0.164 0.189 -0.107]]

我做错了什么?请告诉我!

最佳答案

讲义中有一个错误。看来他们找到了的伪逆

    [-1   2]
A = [ 2 3]
[ 2 -1]

(注意 A[0,0] 从 -11 到 -1 的变化。)这是使用那个版本的 A 的计算:

In [73]: A = np.array([[-1, 2], [2, 3], [2, -1]]) 

In [74]: A
Out[74]:
array([[-1, 2],
[ 2, 3],
[ 2, -1]])

In [75]: np.linalg.pinv(A)
Out[75]:
array([[-0.14754098, 0.18032787, 0.24590164],
[ 0.16393443, 0.18852459, -0.10655738]])

In [76]: np.linalg.pinv(A).dot([0, 7, 5])
Out[76]: array([ 2.49180328, 0.78688525])

关于python - 伪逆矩阵计算,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46918409/

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