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numpy/scipy中,计算上三角矩阵的逆矩阵的规范方法是什么?

矩阵存储为numpy具有零次对角元素的二维数组,结果也应存储为二维数组。

编辑到目前为止我发现的最好的是scipy.linalg.solve_triangular(A, np.identity(n)). 是这样吗?

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本质上确实没有反演程序。scipy.linalg.solve是求解矩阵向量或矩阵矩阵方程的规范方法,并且可以给出关于矩阵结构的明确信息,用于选择正确的例程(在这种情况下可能相当于 BLAS3 dtrsm)。

LAPACK 确实包含doptri了这个目的,并且scipy.linalg确实公开了一个原始的 C lapack 接口。如果逆矩阵真的是你想要的,那么你可以尝试使用它。

于 2011-05-18T09:26:23.690 回答