我们知道消除大致需要1/3 n^3操作，如果我们使用存储在内存中的LU分解，它将简化为n^2操作。如果我们有一个带上对角线和下对角线的带状矩阵，我们可以跳过零，把它降到大约nw^2操作，如果我们使用LU分解，它可以在大约2nw操作中完成。在scipy.linalg中
浏览 42提问于2019-01-14得票数 0
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在中，提出了求解线性方程M·x=b(矩阵M为平方)的方法是缓慢的(用QR分解法求解)。现在我注意到numpy.linalg.solve实际上正在使用LU分解。SVD比LU分解还要慢，但我不需要计算"(V^T·V)“。
用numpy.linalg.solve对"(V^T·V)·x = (V^T·b)“进行LU分解。用numpy.linalg.
浏览 0提问于2019-03-26得票数 4
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我试图理解使用numpy和and库进行LU分解的必要性。据我所知，我们想要解Ax = b，首先将A分解成两个三角矩阵L和U，然后通过求解Ly =b来求解LUx =b，然后求解Ux = y，通过求解三角形矩阵，我们可以减少与高斯消除相比的时间。dev.7次运行中，每一次循环100000次)
lu<
浏览 0提问于2018-04-07得票数 0
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我使用C++上的LAPACK来反演一个复杂的矩阵。具体来说，我使用的两个功能是：反演的zgetri。
现在，作为我优化代码的目标，我有一个关于时间的问题。使用LAPACK的一般矩阵反演方法(如果您有更好/更快的函数可供使用，请告诉我)，函数的</
浏览 6提问于2015-08-10得票数 3
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根据我对LU分解的理解，这意味着对于下三角矩阵L和上三角矩阵U，矩阵A可以写为A= LU。然而，scipy中与LU分解(，，)相关的函数似乎涉及第三个矩阵P，使得A= PLU，P是置换矩阵( L，U与前面一样)。
这个排列矩阵的意义是什么？如果“真正的”LU
浏览 0提问于2014-04-22得票数 3
我正在寻找半-definite矩阵在python中的Cholesky/LDL分解。2011年的电子邮件列表上有一个请求，但似乎没有实现。
上有一个粗略的描述，但没有代码。是否有一个直接的实现？我的实例相当小，大约是$100\times100$，所以一个象征性的解决方案很好(瓶颈在其他地方)。
浏览 4提问于2017-09-07得票数 1
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传统智慧指出，如果您使用相同的A和不同的b多次求解Ax = b，则应该对LU使用LU分解。如果我使用p, l, u = scipy.linalg.lu(A)并在一个循环中多次求解 x = scipy.linalg.solve(l, p.T@b)
x = scipy.linalg.solve(u, x) 这最终比仅仅使用 x = scipy
浏览 45提问于2020-10-22得票数 2
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我是Python3的新手，目前正在学习LU分解以及如何用Python表达它的函数。我们被作为一个类给出了一个问题，这个问题涉及到编写代码来找到矩阵A的LU分解(使用scipy)以及该分解中的“L+U”范数。我知道如何用scipy.linalg.lu得到P、L和U，但在得到答案后，我无法理解如何将L和U相加在一起。到目前为止这是我
浏览 0提问于2020-05-21得票数 3
对于线性矩阵方程的求解，可以使用numpy.linalg.solve来实现LAPACK例程。The LU decomposition with partial pivoting and row interchanges is A = P * L但是，我们也可以使用scipy.linalg.lu_factor()和scipy.linalg.lu
浏览 2提问于2017-06-21得票数 3
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我有两个大型的正方形稀疏矩阵A和B，并且需要计算以下内容:以最有效的方式计算A * B^-1。我有一种感觉，答案是使用scipy.sparse，但我无论如何也想不出来。经过广泛的搜索，我遇到了以下线程：，但找不到最有效的方法。有人建议使用LU分解，它内置在scipy的稀疏模块中，但当我尝试对样本矩阵进行LU<e
浏览 0提问于2012-08-02得票数 0
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我正试图得到矩阵的LU组成。由于建议scipy.linalg.lu可能不太精确，所以我决定确保最大绝对误差远小于我正在处理的矩阵的最小元素。下面是一个代码片段，在这里我尝试对A的转置进行LU分解：
print min([min(r[np.nonzero(r)], key=abs) for r in A], key=abs$$ PA^T=<e
浏览 4提问于2020-02-07得票数 0
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在MATLAB中，可以使用hack来强制内置LU分解算法不使用置换矩阵(即，强制P=I)，如here所示。 python中有没有类似的黑客攻击？也就是说，有没有办法强制scipy.linalg.lu (或任何其他流行的LU算法)不使用置换矩阵？
浏览 16提问于2019-04-17得票数 2
当我试图用旧的方法来比较时，问题就来了。该方法是在CPU上实现的。它首先对A=LU进行LU分解，然后运行forward+back步骤来解决(LU)x=b.。旧方法非常好的一点是，A不会改变，因此只能进行一次LU分解，而开销只是forward+backward解决方案。A是稀疏和对称正定。(我相信这在许多问题上是相当普遍的做法，例如固定领域的流体模
浏览 4提问于2015-04-06得票数 1
我正在尝试求解一个方程系统，比如Ax=b，它有满秩矩阵A和右边的b，包括两列，代表两个相同左边的不同系统。(Ax=b1，Ax=b2，b=concatenate((b1，b2)，axis=1))。重点是我们对两个系统有相同的A。因此，我们应该能够将来自第一个系统的信息用于第二个系统，即A的逆。
numpy.linalg.solve很容易解决这个系统，如果b的列是独立的，那不是我的情况
浏览 0提问于2019-08-04得票数 0
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考虑这样的情况，给定一个MxM矩阵A和一个向量b，我想要解某种形式的inv(A @ A.T) @ b (其中我知道A是可逆的)。据我所知，使用solve_*而不是inv总是更快。也有更有效的解决私营部门司矩阵的变体(必须是A @ A.T )，使用Cholesky因式分解。我的问题--因为我正在构造矩阵A @ A.T，只是为了马上扔掉它--是否有一个更专门
浏览 2提问于2021-01-01得票数 0
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该任务要求我生成一个50列50行的矩阵，其中种子1007092020的随机库的范围为0,1。import numpy as npA = np.random.randint(2, size=(3,3)) 然后我必须找到A的一个具有LU分解的逆矩阵
浏览 33提问于2021-09-19得票数 0
我有一个矩阵，它的许多行已经是上三角形式了。我想问一下，scipy.linalg.lu命令是否能识别这种特殊的结构，以便更快地分解它。如果我在纸上分解这个矩阵，我只对那些不是上三角形式的行使用高斯消元法。例如，我将只对矩阵B的最后一行进行转换。[0, 2, 2, 8, 9],
浏览 11提问于2020-05-30得票数 0
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用路分解法求解奇异方阵？
、、、
我有一个奇异矩阵A(10*10)，它是秩亏的(rank=9)，而向量b是A的范围空间，现在我对Ax=b的一些解感兴趣。lu_fac=scipy.linalg.lu_factor(X)
scipy.linalg.lu_solve(lu_f
浏览 1提问于2017-10-03得票数 0
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