使用LU分解实现Ax =b求解器时遇到问题 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Python实现所有算法-矩阵的LU分解

在线性代数中已经证明，如果方阵是非奇异的，即的行列式不为0，LU分解总是存在的。我们知道一个算法使用起来是不是正确需要考虑矩阵本身的特性。上面就是满足LU分解矩阵的特点。...LU分解有这些特点：（1）LU分解与右端向量无关。先分解，后回代，分解的运算次数正比于n^3，回代求解正比于n^2。遇到多次回代时，分解的工作不必重新做，这样节省计算时间。...当系数矩阵A完成了LU分解后，方程组Ax = b就可以化为L(Ux) = b，等价于求解两个方程组Ly = b和Ux = y；计算的公式这个可能看起来不直观：比如一个三阶的矩阵消元是这样的...这样对于LU的分解是表示成这样注意：求消元的初等变换阵的逆矩阵只要把对应的数变号解Ax=b变为LUx=b，所以先解Ly=b再解Ux=y 实现，函数体参数只要一个N维数组就行，输出元组...，L和U 使用起来是这样的我们一直在说，方阵才可以分解，所以一开始要判断是不是方的一开始是建立两个空白的数组。

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LinearAlgebra_1

A的LU分解回顾主题特殊矩阵的逆矩阵初等变换矩阵E的乘积 A的LU分解 LU分解的复杂度置换矩阵转置-置换-向量空间回顾主题置换矩阵对称矩阵向量空间向量子空间列空间 1.方程组的几何解释...Matlab解矩阵的时候，也是先不考虑b，直接先计算A的消元过程的。同时，考虑一下，碰到主元为0怎么办，可以行交换，直到主元下面都为0时，这时候消元失败。...=U 进行A的LU分解，也就是 A=E−1U=LU A = E^{-1}U=LU 用LU分解的好处主要是变换不会产生冲突，L不需要计算（E需要计算每个小E的乘积），直接带入系数就可以了。...LU分解的复杂度考虑整个的A=LU的分解过程，其实质也就是矩阵A消元的过程，下面仅计算A得到U的过程，也就是消元过程的复杂度，得到了消元过程L也自动求出来啦。...，选择A的LU分解，也就是A=LU=LDUA=LU=LDU。

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灰太狼的数据世界（四）

fr=aladdin 我们有各种方法进行求解例如： LU分解 QR分解 SVD分解 Cholesky分解先来了解一下LU分解~ 将LU分解转化成Scipy代码 SciPy里的 scipy.linalg.lu...函数可以基本实现对Ax=b的LU分解但scipy.linalg.lu函数的返回值有三个p'、l'、u' 所以矩阵分解变为(P'L')U' = A from scipy.linalg import lu...分解求方程组的解分解过后的方程如下：对应的结果也就是A 之后我们求p、l、u 然后用pl和b求y 用u和y求x的值 from scipy.linalg import lu,solve import...要求解线性方程组Ax=b 其中为对称正定矩阵又叫平方根法是求解对称线性方程组常用的方法之一那么可通过下面步骤求解（1）求的Cholesky分解，得到A=LLT （2）求解Ly=b，得到y （3...）求解LTx=y，得到x 下面使用 scipy.linalg模块下的cholesky函数来对系数矩阵进行求cholesky分解 from scipy.linalg import cholesky import

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线性代数基础之A的LU分解

---- 概述在线性代数基础之矩阵乘法已经介绍了矩阵乘法的行图像和列图像代表什么什么意义，包括在求解Ax=b的线性方程组是通过消元法来求解该方程组以及矩阵的逆通过Gauss-Jordan方法来求得矩阵的逆矩阵...简单的描述如下：矩阵右乘 image.png 矩阵左乘 image.png A的LU分解 image.png 二阶矩阵的LU分解 image.png 三阶矩阵的LU分解 image.png

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自定义求解器之Cholesky分解法

对称正定矩阵可以分解为，这种分解被称为Cholesky分解，是LU分解的一个重要特例，可以显著降低计算量。在计算机程序中常常用到这种方法解线性代数方程组。...k])) / self.A[k,k] for k in range(1,n): self.A[0:k,k] = 0.0 # 求解...self.b[0:k])) / self.A[k,k] # 求解 [L^T]{x} = {y} for k in range(n-1,-1,-1):...2.75, 3.5] ]) b = np.array([4, 6, 7.25]) cls = LinerSolver(A, b) #创建一个求解器的实例cls x = cls.CholeskiSolver...() #调用Choleski法求解 print(x) 与高斯消去法相比，LL分解的优点在于，一旦A被分解，我们就可以对任意多个常量向量b求解Ax=b。

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MIT-线性代数笔记（1-6）

学习目录第 01 讲行图像和列图像第 02 讲矩阵消元第 03 讲矩阵的乘法和逆矩阵第 04 讲矩阵的LU 分解第 05 讲转置、置换和空间第 06 讲列空间和零空间第 07...讲求解 Ax=0:主变量，特解第 08 讲求解Ax=b：可解性与解的结构第 09 讲线性相关性、基、维数第 10 讲四个基本子空间第 11 讲矩阵空间、秩1矩阵和小世界图第 12 讲...第 04 讲矩阵的LU 分解 ? ? ? 第 05 讲转置、置换和空间一、置换矩阵Permutation 置换矩阵：可进行交换的矩阵，是行重新排列了的单位矩阵。...抽象背后的实际目的，都是为了深刻认识Ax=b，Ax=b是否对任意b（右侧向量）都有解？或者说，什么样的b使方程组有解？ Ax=b对任意b并不总有解，因为Ax=b中有四个方程，却只有三个未知数。...1）b为零向量。Ax=0总有一个零解 2）b是列向量的线性组合。Ax=b有解，当且仅当右侧向量b属于A的列空间。

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常见的几种矩阵分解方式

本质上，LU分解是高斯消元的一种表达方式。首先，对矩阵A通过初等行变换将其变为一个上三角矩阵。对于学习过线性代数的同学来说，这个过程应该很熟悉，线性代数考试中求行列式求逆一般都是通过这种方式来求解。...转一个Tony Ma同学写的例子：若AX=b是一个非奇异系统，那么高斯消元法将A化简为一个上三角矩阵。...例如第3类行变换可以通过左乘相应的初等矩阵image实现，对上例来说进行的3个变换就是相应初等矩阵的乘积。...因此 A = L U A=LU A=LU，为一个下三角与一个上三角矩阵的乘积，因此称为LU分解。...LU分解常用来求解线性方程组，求逆矩阵或者计算行列式。

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矩阵求逆的几种方法总结（C++）

矩阵求逆运算有多种算法：伴随矩阵的思想，分别算出其伴随矩阵和行列式，再算出逆矩阵； LU分解法（若选主元即为LUP分解法: Ax = b ==> PAx = Pb ==>LUx = Pb ==> Ly... = Pb ==> Ux = y ，每步重新选主元），它有两种不同的实现； A-1=(LU)-1=U-1L-1，将A分解为LU后，对L和U分别求逆，再相乘；通过解线程方程组Ax=b的方式求逆矩阵。...而递归算法本身是需要占用栈空间的，因此需要注意：当矩阵的维数较大时，随着递归深度的加大，临时占用的空间将会越来越多，甚至可能会出现栈不够用的情况（当然本次实现没有遇到，因为此时的时间开销实在令人难以忍受...LU分解法：此法主要是分解过程耗时，求解三角矩阵的时间复杂度是O(n2)，分解过程是O(n3)，总体来说和高斯消元法差不多，但是避免了高斯消元法的主元素为0的过程。...LU分解法中，还可以先分别求出U和L的逆，再相乘，此法其实与常规LU分解法差不多。其他：文章中用到了矩阵的原地转置算法，具体请参考第4篇文献，这种方法降低了空间复杂度。

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线性代数--MIT18.06(十)

线性代数--MIT18.06（四）：A的LU分解线性代数--MIT18.06（五）：转置、置换和向量空间、子空间线性代数--MIT18.06（六）：列空间和零空间线性代数--MIT18.06（七...）：求解Ax=0 线性代数--MIT18.06（八）：求解Ax=b 线性代数--MIT18.06（九）：线性相关性、基、维数 10. 4个基本子空间的定义 10.1 课程内容：4个基本子空间的定义这是线性代数的核心...，然后使用零空间的解法去求解得到左零空间的一组基。另一种方式是利用我们对于 ? 的理解。能够使得 ? 的行向量的线性组合得到零行的 ? 中的行即为左零空间的一组基。...解答 ● 列空间观察 B 我们发现，这里写成了第四讲我们提到的 LU 的形式。U 存在两个主元，因此列空间的维数为 2 ，即rank(B) =2。...求解其一组基，我们使用左零空间的定义。对 L 求其逆，我们就可以找到其左零空间的一组基，即 U 的零行所对应的等式左侧的各个行向量，当然这里只有 1 个。 ? 这组基即为 ?

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线性代数--MIT18.06(十)

线性代数--MIT18.06（四）：A的LU分解线性代数--MIT18.06（五）：转置、置换和向量空间、子空间线性代数--MIT18.06（六）：列空间和零空间线性代数--MIT18.06（七...）：求解Ax=0 线性代数--MIT18.06（八）：求解Ax=b 线性代数--MIT18.06（九）：线性相关性、基、维数 10. 4个基本子空间的定义 10.1 课程内容：4个基本子空间的定义这是线性代数的核心...，然后使用零空间的解法去求解得到左零空间的一组基。另一种方式是利用我们对于 ? 的理解。能够使得 ? 的行向量的线性组合得到零行的 ? 中的行即为左零空间的一组基。...解答 ● 列空间观察 B 我们发现，这里写成了第四讲我们提到的 LU 的形式。U 存在两个主元，因此列空间的维数为 2 ，即rank(B) =2。...求解其一组基，我们使用左零空间的定义。对 L 求其逆，我们就可以找到其左零空间的一组基，即 U 的零行所对应的等式左侧的各个行向量，当然这里只有 1 个。 ? 这组基即为 ? PS： 1.

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MATLAB命令大全+注释小结

不完全cholesky分解 lu LU分解 luinc 不完全LU分解 qr 正交分解...^P 对A中的每一个元素进行操作四、数值计算 1、线性方程组求解（1）AX=B的解可以用X＝A\B求。XA=B的解可以用X= A/B求。...如果A是奇异的，且AX=B有解，可以用X＝pinv（A）×B返回最小二乘解（2）AX=b, A＝L×U，[L,U]=lu(A), X=U\(L\b),即用LU分解求解。...（3）QR（正交）分解是将一矩阵表示为一正交矩阵和一上三角矩阵之积，A＝Q×R[Q,R]=chol(A), X=Q\(U\b) （4）cholesky分解类似。...mkpp 使用分段多项式 spline 三次样条插值 pchip 分段hermit插值 6、函数最值的求解 fminbnd（‘f’，x1，x2，optiset

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逆矩阵的伴随阵的求法_伴随矩阵与原矩阵的特征值

下面将分别实现这两个部分。二、具体实现 1、计算矩阵A对应的行列式的值引入一个定理：行列式的值等于它的任一行(列)的各元素与其对应的代数余子式乘积之和。...valueOfDeterminant; } } } return inversion; } 通过伴随阵来求逆矩阵效率不太高，接下来将会尝试用LU...分解法来求解逆矩阵。...后记后面的文章里讲到了 LU分解求线性方程组 Ax=b。很明显，只要将这里的矩阵 b 替换成与A同型的单位矩阵E，则该线性方程组的解x就是矩阵A的逆矩阵了。

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ML算法——线代预备知识随笔【机器学习】

判断线性方程组有解，当遇到线性方程组 Ax=b 中求解x困难的情况，可以使用广义逆矩阵来判断。...Ax = b，解存在的条件为：当且仅当 A^+b 为其中一个解，即 AA^+b = b 广义逆矩阵在机器学习中有什么用？...在这种情况下，可以使用广义逆矩阵来求解最小二乘问题，从而提高模型的拟合效果。矩阵逆的估计：当遇到矩阵逆难以直接计算的情况时，可以使用广义逆矩阵来估计矩阵的逆。...当遇到求解矩阵的特征值和特征向量困难的情况时，可以使用广义逆矩阵来求解。隐式建模：在一些机器学习问题中，需要对数据进行建模。但是，有时数据无法直接建模或无法通过常规方法求解。...在这种情况下，可以使用广义逆矩阵来拟合数据，从而实现隐式建模。

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EDA算法探究--20世纪10个影响最大的算法在EDA领域的应用

这些算法处理看似简单的求解形为Ax=b的方程的问题。当然隐藏的困难在于A是一个巨型的n*n 矩阵，致使代数解x=b/A 是不容易计算的(确实，矩阵的“相除”不是一个实际上有用的概念)。...叠代法——诸如求解形为Kx(k+1)=Kx(k)+b-Ax(k)的方程，其中K 是一个理想地“接近”A 的较为简单的矩阵——导致了Krylov子空间的研究。...以俄罗斯数学家NikolaiKrylov命名的Krylov子空间由作用在初始“余量”向量r(0)=b-Ax(0)上的矩阵幂张成的。...(1961年伦敦国家物理实验室的JamesWilkinson基于把矩阵分解为下和上三角矩阵因子的积的LU分解，在美国计算机协会(ACM)的杂志上发表了一篇题为“矩阵逆的直接方法的误差分析”的重要文章。)...通过QR分解可以把比较困难的直接求解转换为迭代求解，有利于程序实现。 7. 快速排序法 1962：伦敦Elliott Brothers, Ltd.的Tony Hoare提出了快速(按大小)分类法。

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博客 | MIT—线性代数（上）

使用高斯消元求解Ax=b，将A化简为行阶梯形式，等价于使用某个矩阵变换E左乘A的行向量，即E·A·x=U·x=E·b，其中E记录了高斯消元中所有的行变换，U表示行阶梯形式的消元结果，是一个上三角矩阵。...4、 A的LU分解：前文提到使用E记录高斯消元所有步骤，即E·A=U可以对A的行空间变换得到上三角矩阵U。...7、 Ax=0主变量和特解：求解Ax=0首先要使用高斯消元将A转换为标准行阶梯矩阵U，求解Ux=0的解空间即A的零空间不变。...若A列满秩r=n，则Ax=0的零空间只有零向量，Ax=b有唯一解或无解，无解时b刚好落在列空间之外，即A的全零行所对应的b不为0。...若A行满秩r=m，每一行均存在一个主元，Ax=b必有解，自由变量个数为n-r，此时方程组有唯一解或无穷多解，唯一解时r=m=n。若r<m且r<n，无解或无穷多解。

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PYTHON替代MATLAB在线性代数学习中的应用(使用Python辅助MIT 18.06 Linear Algebra学习)

矩阵的LU分解课程第四讲重点讲解了矩阵的LU分解。对于一个给定矩阵A,可以表现为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵乘积的形式： \[A=LU \] 其中上三角矩阵U是求解方程组的初步中间产物。...由这一步开始，逐步求解靠后的主元，再回代至方程，以求解更多的未知数主元。重复这个步骤，直到完成所有未知数的求解。 NumPy中，并没有提供矩阵的LU分解功能。...这里也提供一个架构于NumPy之上的子程序，来完成LU分解的功能。子程序内部是将矩阵类型转换为数组类型，从而方便遍历。接着是使用手工消元相同的方式循环完成LU分解。...偏重于计算分析的SymPy则直接内置了LU分解功能，对速度不敏感的场合，使用SymPy做LU分解，再转换到NumPy矩阵也是一个好办法： >>> As=sp.Matrix(np.mat("1 2;3 4...(np.mat("1;2;2")) #定义向量b #先尝试求解Ax=b >>> a.solve(b) #报错信息提示A矩阵不可逆，无法求解 Traceback (most

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线性代数--MIT18.06(十一)

预计阅读时间： 4 分钟前文推送线性代数--MIT18.06（一）：方程组的几何解释线性代数--MIT18.06（二）：矩阵消元（初等变换）线性代数--MIT18.06（三）：矩阵乘法和求解逆矩阵...线性代数--MIT18.06（四）：A的LU分解线性代数--MIT18.06（五）：转置、置换和向量空间、子空间线性代数--MIT18.06（六）：列空间和零空间线性代数--MIT18.06（七...）：求解Ax=0 线性代数--MIT18.06（八）：求解Ax=b 线性代数--MIT18.06（九）：线性相关性、基、维数线性代数--MIT18.06（十）：4个基本子空间 11....现在我们回到零空间求解基的步骤，既然秩为 1 ，而 n = 3 ，那么对于单个 2x3 阶矩阵来说它的零空间是由 2 个基向量构成的基张成的。...求解该基，利用 Ax = 0 的方法即可，分别令自由变量为 1 ，即可得到两个基向量为 ? (这里放大了 2 倍，以便得到整数 ) 。由此我们就可以得到秩1矩阵组成的基了，即 ?

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矩阵分析（十三）矩阵分解

QR分解的内容请看矩阵分析（十一）请用QR分解的方法解方程组Ax=b，实际上A可逆的情况下，x=A^{-1}b，但是由于直接求A^{-1}过于复杂或者当A不可逆时，我们可以利用QR分解，将其转换为求...Ax=b，其中A=\begin{bmatrix}-3&1&2\\1&1&1\\1&-1&0\\1&-1&1\end{bmatrix},b=\begin{bmatrix}1\\0\\-2\\1\end{bmatrix...分解 LU分解（LU Decomposition）是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积，以四阶矩阵为例 L = \begin{bmatrix}1&0&0&0\\...分解都存在 LU分解定理：设A\in \mathbb{C}_n^{n\times n}，A有唯一的LU分解\Leftrightarrow A的各阶顺序主子式\Delta k \neq 0,\ k=1,2...,n k阶顺序主子式指的是矩阵左上角k\times k个元素组成的行列式将矩阵A分解为L和U之后，解方程组Ax=b就变得简单了，因为A=LU，所以(LU)x=b\Rightarrow L(Ux)=b\

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线性代数--MIT18.06(四)

A=LU 4.1 课程内容：A的LU分解在求解线性方程组的时候我们使用消元方法，得到了消元过程的矩阵表现形式 EA = U ,这种方法对于系数矩阵 A 比较小的时候比较适用，然而当 A 的阶数比较大的时候...，我们就需要求解大量的消元得到的中间矩阵 ?...而当我们写成 A=LU 的形式时，显然 L 是对角元全为 1 的下三角矩阵，且L 下三角部分各位置的元素可通过消元过程快速确定，L 的(2,1),(3,2) 位置的元素即为消元的所用乘数 −2,−5 的相反数...因此，我们只需记录消元所用的乘数，就能快速地确定矩阵 L，不需要进行任何计算（无需计算中间消元矩阵以及 A 消元过程中的中间矩阵），这就是我们使用形式 A=LU 的好处。...4.2 A=LU 习题课 2011年秋季习题问：a,b满足什么条件时，下列系数矩阵 A 存在 LU分解。 ?

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线性代数--MIT18.06(七)

线性代数--MIT18.06（四）：A的LU分解线性代数--MIT18.06（五）：转置、置换和向量空间、子空间线性代数--MIT18.06（六）：列空间和零空间 7....求解Ax=0:主变量和特解 7.1 课程内容：求解Ax=0 本讲直接以一个例子来讲解如何求解 ? ，令 ? 我们首先还是使用第二讲所介绍的矩阵消元法来求解。 ?...由零空间的定义我们知道，现在解空间就是零空间，那么我们使用这两个特解（向量）将零空间表示出来即为解了，即 ? 再来看个例子吧，假如 A 为 A的转置，我们再求解看看。 ? 消元 ?...求解零空间，可以通过消元法得到主元数 r 来确定零空间的特殊的向量的数量 n - r，分别令自由变量为 1 ，求得这些特殊向量（特解），之后使用这些特解张成零空间即可。...7.2 求解Ax=0习题课 2011年求解Ax=0习题课（http://open.163.com/movie/2016/4/V/1/MBKJ0DQ52_MBMGQU9V1.html）设 ?

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