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考虑一个欠定线性方程组Ax=b
。
我想找到一组向量 x_1, ..., x_n
使得它们都解决 Ax=b
并且它们之间的差异与可能的。
第二部分其实没那么重要;我会对每次调用时返回 Ax=b
随机解的算法感到满意。
我知道 scipy.sparse.linalg.lsqr
和 numpy.linalg.lstsq
返回欠定线性系统的稀疏解(根据最小二乘法)Ax=b
,但我不关心解的性质;我只想要 Ax=b
的任何解决方案,只要我能生成一堆不同的解决方案即可。
事实上,scipy.sparse.linalg.lsqr
和 numpy.linalg.lstsq
应该遵循从一个解决方案跳到另一个解决方案的迭代过程,直到找到一个就最小二乘法而言似乎是最小的解决方案。那么,是否有一个 python 模块可以让我在没有特定目标的解决方案之间跳转,并返回它们?
最佳答案
对于欠定系统 A·x = b 您可以计算 null space你的系数矩阵 A。零空间 Z 是一组跨越 A 子空间的基向量,使得 A·Z = 0。换句话说,Z 的列是与 A 中的所有行正交的向量。这意味着对于 x' 到 A·x = b ,那么 x' + Z·c 也一定是任意任意解矢量c。
因此,如果您想对 A·x = b 的随机解进行采样,那么您可以执行以下操作以下:
np.linalg.lstsq
来做到这一点,找到一个解决方案,使 x' 的 L2 范数最小化。例如:
import numpy as np
from scipy.linalg import qr
def qr_null(A, tol=None):
"""Computes the null space of A using a rank-revealing QR decomposition"""
Q, R, P = qr(A.T, mode='full', pivoting=True)
tol = np.finfo(R.dtype).eps if tol is None else tol
rnk = min(A.shape) - np.abs(np.diag(R))[::-1].searchsorted(tol)
return Q[:, rnk:].conj()
# An underdetermined system with nullity 2
A = np.array([[1, 4, 9, 6, 9, 2, 7],
[6, 3, 8, 5, 2, 7, 6],
[7, 4, 5, 7, 6, 3, 2],
[5, 2, 7, 4, 7, 5, 4],
[9, 3, 8, 6, 7, 3, 1]])
b = np.array([0, 4, 1, 3, 2])
# Find an initial solution using `np.linalg.lstsq`
x_lstsq = np.linalg.lstsq(A, b)[0]
# Compute the null space of `A`
Z = qr_null(A)
nullity = Z.shape[1]
# Sample some random solutions
for _ in range(5):
x_rand = x_lstsq + Z.dot(np.random.rand(nullity))
# If `x_rand` is a solution then `||A·x_rand - b||` should be very small
print(np.linalg.norm(A.dot(x_rand) - b))
示例输出:
3.33066907388e-15
3.58036167305e-15
4.63775652864e-15
4.67877015036e-15
4.31132637123e-15
可能的 c 向量空间是无限的 - 您必须选择如何对这些向量进行采样。
关于python - 待定线性系统的随机解,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43423346/
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