我已经用纸上的Cramers规则解决了关于x和t的Lorenz变换。我想知道是否有一种方法可以用变量来计算矩阵运算,比如一些矩阵的逆。如果我可以取上面M的倒数,并用k(解矩阵)来点它。我可以解决x和t的问题,我已经尝试过在python上计算变量矩阵的求逆,但没有成功。任何帮助都将不胜感激! 摘要:我需要帮助计算包含变量的矩阵的求逆。这是我的一个尝试。 import numpy as np
from IPython.display import display
import sympy as sp
sp.init_printing() # LaTeX like pretty pr
我正在使用渐近(python3.6,渐近1.0)来帮助计算数学证明中的矩阵变换。
为了计算Schur互补,有必要对由符号矩阵组成的块矩阵进行切片。
直接以下列方式处理汇总表:
M[0:1,1]
不起作用了,我尝试了sympy.matrices.expressions.blockmatrix.blocks,不幸的是,块在寻址一系列块时混淆了矩阵的维数:
from sympy import *
n = Symbol('n')
Aj = MatrixSymbol('Aj', n,n)
M = BlockMatrix([[Aj,
使用:
arr2 = np.array([np.arange(0,20)]*20,dtype=np.complex_)
for a in range(arr2.shape[0]):
for b in range(arr2.shape[1]):
if a-b:
arr2[a,b] =1-(1j/np.sqrt(3))
else:
arr2[a,b] = np.e**(1j*phi*abs(a-b))
为了产生N*N的矩阵,我将其定义为上面的a*b,给出了错误'TypeError:无法将序列乘以‘复数’类型的非整数。
我需要定义\phi,
我想为神经网络编写一些自定义的CUDA内核,以加快计算速度,但如果有可以自动完成的包,我不想花时间手工区分张量表达式。
是否有一个python包可以显示符号矩阵微分的表达式?
我知道sympy可以对非矩阵表达式这样做:
def func(x):
return 1 / x
arg_symbols = sp.symbols(inspect.getfullargspec(func).args)
sym_func = func(*arg_symbols)
s = ''
for arg in arg_symbols:
s += '{}\n'.format
我有一个python函数,它生成一个带有符号条目的sympy.Matrix。它的有效工作方式如下:
import sympy as sp
M = sp.Matrix([[1,0,2],[0,1,2],[1,2,0]])
def make_symbolic_matrix(M):
M_sym = sp.zeros(3)
syms = ['a0:3']
for i in xrange(3):
for j in xrange(3):
if M[i,j] == 1:
M_sym = syms
我目前正在尝试用符号表示矩阵指数函数的截断泰勒展开。为了做到这一点,我使用了Python和sympy库。 我的代码看起来像这样 import sympy as sy
def taylor_exponential(x: sy.Symbol, order: int):
res = sy.Integer(1)
for k in range(1, order):
res += (x ** k) / sy.factorial(k)
return res
# return sy.series(sy.exp(x), x, n=order)
n = sy.
我正在用Python做我的实验练习。我写了代码,但我不知道如何测试矩阵是对称的还是斜对称的。问题是: 1.检验矩阵是对称的还是斜对称的。2.如何使用断言来确保矩阵是方阵? 3.有人可以重新检查我的代码吗?谢谢!
def symmetric(X):
H = X.copy()
D = len(H)
F = len(H[0])
listx = []
listy = []
for d in range(0,D):
listx.append(0)
for f in range(0,F):
listy.append(listx)
K = np.array(listy)
for i i
我正在尝试创建一个函数,它返回一个包含变量"l“的矩阵,该变量是一个独立变量,稍后将对其进行扫描绘制。
我会根据包括"n“和"d”的用户输入计算"phi“,然后使用"n”、"d“和"phi”找到"a“、"b”、"c“和"d”来创建矩阵"m“。这个矩阵"m“将是"l”的函数。
phi = 2*pi*n*d/l;
a = cos(phi);
b = 1i*sin(phi)/n;
c = 1i*n*sin(phi);
d = cos(phi);
m = [a b;c d];
与C++和Py
我希望在python (numpy)中执行以下操作。
Matrix A is M x N x R
Matrix B is N x 1 x R
矩阵乘以AB = C,其中C是M×1×R矩阵。本质上,A的每一个M x N层(其中R层)都是矩阵独立地乘以B中的每个N x 1向量。我确信这是一个一行。我一直在尝试使用tensordot(),但我似乎给了我意想不到的答案。
我已经用Igor Pro编程将近10年了,现在我正试着把它的页面转换成python。
我有两个问题需要解决,那就是我的代码。
问题1:
正如你在下面的代码中看到的,我想要找到一个向量的范数,并将"t“和"L”声明为实数符号,但输出似乎将变量"t“和"L”视为复数变量,尽管它们已声明为实数。在使用.norm()函数时,如何才能将变量视为实数?
代码:
from sympy import Symbol
from sympy import Matrix
from sympy import cos
from sympy import sin
from sympy import I
L=Symbol("L",real=True)
t=Sym
我知道如何用方程矩阵函数将线性方程转化为矩阵。
syms x y z;
[A, b] = equationsToMatrix([x + y - 2*z == 0, x + y + z == 1, 2*y - z + 5 == 0], [x, y, z])
%solution of the equation set
A =
[ 1, 1, -2]
[ 1, 1, 1]
[ 0, 2, -1]
b =
0
1
-5
不幸的是,equationsToMatrix不能用于非线性方程。如果我想将多个非线性方程转换成矩阵,有没有可能做到这一点?例如,我有三个方程:
x^2 + y^2+
我用隐马尔可夫模型来识别手势。我已经使用一组培训数据创建了转换矩阵。我似乎找不到任何来源来创建排放矩阵。
我能像这样创造它吗?
B_ij = (# of transitions from state j to observation i)/(# of states j)
请注意,我以类似的方式创建了转换矩阵:
A_qs = (# transitions from state q to state s)/(# transitions from state q)