1 基本用法

scipy.linalg.solve_triangular(a, b, trans=0, lower=False, unit_diagonal=False, overwrite_b=False, debug=None, check_finite=True)

解決ax=b方程中的x，（假定a是一個上/下三角矩陣）

2 參數(shù)介紹

a	(M, M) array_like 三角矩陣a
b	(M,) or (M, N) array_like
lower	bool, optional 如果是True的話，那么a是一個下三角矩陣；否則是一個上三角矩陣（默認也是一個上三角矩陣）
trans	{0, 1, 2, ‘N’, ‘T’, ‘C’}, optional ?T是轉(zhuǎn)置，H是共軛轉(zhuǎn)置
unit_diagonal	bool, optional 如果為True，則a的對角元素被假定為1并且不被引用。
overwrite_b	bool, optional 如果為True，結(jié)果寫入原來的b
check_finite	bool, optional 是否檢查輸入矩陣只包含有限的數(shù)。禁用可能會提高性能，但如果輸入確實包含無限或nan，則可能導(dǎo)致問題(崩潰、未終止)。

3 使用舉例

from scipy.linalg import solve_triangular a = np.array([[3, 0, 0, 0], [2, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 1, 1]]) b = np.array([4, 2, 4, 2]) x=solve_triangular(a,b,lower=True) print(x) #[ 1.33333333 -0.66666667 2.66666667 -1.33333333] print(a @ x) #[4. 2. 4. 2.]

如果我們設(shè)置unit_diagonal=True的話，即使原來對角線有值，也會變成1來進行計算

from scipy.linalg import solve_triangular a = np.array([[3, 0, 0, 0], [2, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 1, 1]]) b = np.array([4, 2, 4, 2]) x=solve_triangular(a,b,lower=True,unit_diagonal=True) print(x) #[ 4. -6. 0. 4.] print(a @ x) #[12. 2. 4. 2.] a1 = np.array([[1, 0, 0, 0], [2, 1, 0, 0], [1, 0, 1, 0], [1, 1, 1, 1]]) print(a1 @ x) #[4. 2. 4. 2.]

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的scipy 笔记：solve_triangular的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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