首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在numpy或matlab中从满秩的非方阵中获得可逆方阵

在numpy或matlab中,从满秩的非方阵中获得可逆方阵的方法是通过使用矩阵的伪逆来实现。

在numpy中,可以使用numpy.linalg.pinv函数来计算矩阵的伪逆。伪逆是矩阵的一种推广,对于非方阵而言,它是通过将矩阵转置后再求逆来得到的。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import numpy as np

# 创建一个满秩的非方阵
A = np.array([[1, 2, 3],
              [4, 5, 6]])

# 计算矩阵的伪逆
A_pinv = np.linalg.pinv(A)

# 检查是否为可逆方阵
is_invertible = np.allclose(A, np.dot(A, np.dot(A_pinv, A)))

print("可逆方阵:")
print(A_pinv)
print("是否为可逆方阵:", is_invertible)

在matlab中,可以使用pinv函数来计算矩阵的伪逆。同样地,伪逆是通过将矩阵转置后再求逆来得到的。

以下是一个示例代码:

代码语言:matlab
复制
% 创建一个满秩的非方阵
A = [1, 2, 3; 4, 5, 6];

% 计算矩阵的伪逆
A_pinv = pinv(A);

% 检查是否为可逆方阵
is_invertible = isequal(A, A * A_pinv * A);

disp("可逆方阵:");
disp(A_pinv);
disp("是否为可逆方阵:" + is_invertible);

以上代码中,我们首先创建了一个满秩的非方阵A。然后使用numpy.linalg.pinvpinv函数计算矩阵A的伪逆,得到可逆方阵A_pinv。最后,我们通过检查A与A乘以A_pinv再乘以A是否等于A来验证A_pinv是否为可逆方阵。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 我的机器学习线性代数篇观点向量矩阵行列式矩阵的初等变换向量组线性方程组特征值和特征向量几个特殊矩阵QR 分解(正交三角分解)奇异值分解向量的导数

    前言: 线代知识点多,有点抽象,写的时候尽量把这些知识点串起来,如果不行,那就两串。其包含的几大对象为:向量,行列式,矩阵,方程组。 观点 核心问题是求多元方程组的解,核心知识:内积、秩、矩阵求逆,应用:求解线性回归、最小二乘法用QR分解,奇异值分解SVD,主成分分析(PCA)运用可对角化矩阵 向量 基础 向量:是指具有n个互相独立的性质(维度)的对象的表示,向量常 使用字母+箭头的形式进行表示,也可以使用几何坐标来表示向量。 单位向量:向量的模、模为一的向量为单位向量 内积又叫数量积

    04
    领券