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我需要一种有效的算法或一种已知的方法来确定 the mathematical rank矩阵 A 的系数在正特征域中。
例如,在 5 个元素的有限域中,我有以下矩阵:
import numpy
A=[[2,3],[3,2]]
print numpy.linalg.matrix_rank(A)
此方法给出的结果为 2,但在特征 5 中,此矩阵的秩为 1,因为 [2,3]+[3,2]=[0,0]
。
最佳答案
Numpy 没有对有限域的内置支持。您代码中的矩阵 A
被视为实数矩阵,因此具有秩 2。
如果您真的需要使用 Numpy 支持有限域,则必须自己定义自己的数据类型以及算术运算,如图所示 here .当然还有关于正确错误处理(如除以零)的担忧。
即便如此,许多常用例程也必须重写以支持您的字段数据类型。例如,来自 numpy.linalg.matrix_rank文档中,该例程使用奇异值分解 (SVD),它对于有限域没有很好的定义,因此您必须自己编写排名查找算法的代码。
至于算法本身,您可以尝试沿着 these lines 实现普通的旧高斯消去法,但这可能会让人头疼,而且速度非常慢,因此使用 Sage 等其他工具/软件包可能会更好。
关于python - 有没有一种好方法可以在特征 p>0 的字段中找到矩阵的秩?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39683153/
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p1
TESTp2
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!