LinAlgError:奇异矩阵，解线性方程python
这个错误是由于在使用Python解线性方程时遇到了奇异矩阵（Singular Matrix）而引起的。奇异矩阵是指矩阵的行列式为零的情况，这意味着矩阵不可逆，无法求解唯一的解。
在线性代数中，解线性方程组通常使用矩阵的逆来求解。然而，当矩阵是奇异矩阵时，它没有逆矩阵，因此无法求解唯一的解。
解决这个问题的方法有以下几种：
- 检查数据：首先，你需要检查输入的矩阵是否正确。确保矩阵的维度和数值都是正确的，没有错误或缺失值。
- 检查线性相关性：奇异矩阵通常是由于线性相关性引起的。线性相关性意味着矩阵中的某些列可以通过线性组合得到其他列。你可以使用线性代数的方法来检查矩阵的线性相关性，例如计算矩阵的秩（Rank）或使用奇异值分解（Singular Value Decomposition）。
- 使用伪逆：如果你确定矩阵是奇异的，但仍然需要解决线性方程组，你可以使用矩阵的伪逆（Pseudoinverse）来近似求解。伪逆是对于奇异矩阵也有定义的一种逆。在Python中，你可以使用NumPy库的
pinv函数来计算矩阵的伪逆。
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我需要在一个列表中solve超过上千个矩阵。但是，我得到了错误Lapack routine dgesv: system is exactly singular。我的问题是，我的输入数据是非奇异矩阵，但是在对这些矩阵进行计算之后，其中一些得到了奇异。但是，一个包含数据子集的可重复的示例是不可能的，因为它会很长(我已经尝试过了)。这里是我问题的一个基本例子(A是经过一些计算后的矩阵，R是我需要做的下一个计算)：
A=matrix(c(1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,1), nrow=4)
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你有什么想法如何“解决”这个问题，也许其
浏览 3提问于2015-11-06得票数 0
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来计算伪逆，但是我不能得到正确的结果。例如:我想求方程的theta：Y=R*theta，我在matlab上写道：
R = -[1/sqrt(2) 1 1/sqrt(2) 0;0 1/sqrt(2) 1 1/sqrt(2);-1/sqrt(2) 0 1/sqrt(2) 1];
% R is 3x4 matrix
Y = [0; -1/sqrt(2);-1]; %Y is 3x1 matrix
B1 = pinv(R);
theta1 = B1*Y;
result1 = R*theta1 - Y
B2 = R'*inv(R*R');
theta
浏览 1提问于2013-05-25得票数 3
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求高条件数矩阵的逆
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虽然我想了解这背后的数学，但我现在真正需要的只是一个解决这个问题的方法，这样我就可以继续实现了。有没有办法找出这样的矩阵的逆？或者是否有可能直接从数据中找到逆协方差矩阵？
编辑：矩阵数据(与pastebin链接相同)
[[ 0.46811097 0.15024959 0.01806486 -0.03029948 -0.12472314 -0.11
浏览 5提问于2016-04-22得票数 0
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它的转置矩阵是它的自我；
它的主要对角线必须是零；
它必须在右下角有一个3x3.0矩阵；
你可以用这种形式考虑这个矩阵:h=A，B ;B‘,0；
我尝试过一些方法，但都失败了：
伪逆矩阵：
我首先使用matlab，当我尝试使用inv(H'*H)：警告时，得到了错误或警告:矩阵与工作精度是奇异的，或矩阵接近奇异或严重缩放的。
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浏览 3提问于2014-01-05得票数 3
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建议复制lu.h，但这似乎来自MTL2而不是MTL4。我在用VS05或更高版本的MTL2编译时遇到了问题。
那么，你知道如何在MTL4中进行矩阵求逆吗？
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我的程序试图解一个线性方程组。为了做到这一点，它将矩阵coeff_matrix和向量value_vector组合在一起，并使用特征将它们求解如下：
Eigen::VectorXd sol_vector = coeff_matrix
.colPivHouseholderQr().solve(value_vector);
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a + b - c = 0
浏览 2提问于2012-07-10得票数 4
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重新平衡投资组合创建一个奇异矩阵
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我正在尝试创建一个基于1年数据的最小方差投资组合。然后，我希望每月重新平衡投资组合，从而重新计算协方差矩阵。(我的数据集从1992年开始，2017年结束)。
我做了下面的代码，当它不在循环中时，它可以工作。但是当放入循环中时，协方差矩阵的逆矩阵是奇异的。我不明白为什么会出现这个问题，因为我在循环结束时重置了每个变量。
### Importing the necessary libraries ###
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy.linalg import inv
### Importing the dataset ###
浏览 29提问于2020-06-04得票数 0
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错误:奇异矩阵
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我的代码中有一个错误，我希望你能帮助我！：(当我粘贴代码时，会发生一些奇怪的事情(并不是所有的代码都是像代码一样写的)，但我们开始吧：
我想要linalg.solve(A，Res)。第一个(A)具有10行10列，即矩阵( 10个阵列，10个元素)，第二个具有10行1列，即矩阵(1个阵列，10个元素)。
当我执行代码时，它抛出了以下错误: Singular
该怎么办呢。当我不要求linalg.solve，但要求打印两个矩阵时，两个都可以: 10个方程，10个变量。所以我不知道是怎么回事。请帮帮我！
如果你需要我粘贴代码(就像它看起来那么可怕)，我可以做到。
谢谢
浏览 2提问于2015-05-04得票数 3
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Numpy:奇异矩阵
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df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/jianghaochu/data/master/x.csv')
X = np.array(df)
X.shape # returns (92, 18)
np.linalg.det(np.matmul(X.transpose(), X)) # returns 8.029863818629298
np.linalg.matrix_rank(np.matmul(X.transpose(), X)) # retur
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MATLAB: Cramer规则中的残差
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我非常熟悉克雷默的规则，我知道为什么它是“无用的”。然而，当使用下面代码的残差提供类似xxxE-016的内容时，我感到很好奇，其中xxxx表示数字。我已经尝试了下面的程序，用3到10个矩阵大小的浮动线性方程组。
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我是否在代码中遗漏了disp(['norm of Cramer's rule residual = ' num2str(norm(A*x-b),4)])的正确语法以获得如此小的错误？
我提供的代码工作得很好，只是怀疑我用于规范的语法。
function x=cramerr(A,b)
A=input('matr
浏览 2提问于2016-09-20得票数 1
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SciPy与Numpy伪逆的区别
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问题是我有一个50000*5000的矩阵，当使用scipy.linalg.pinv时，它花费了我超过20 it的内存。但是当我使用numpy.linalg.pinv时，只使用了不到1 1GB的内存。
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浏览 0提问于2012-11-07得票数 13
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计算float[，]数组的逆矩阵
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如何在C#中以最有效的方式计算浮点型矩阵的逆矩阵？我发现C#中的矩阵类型可以被倒置，我不知道这是否有帮助！谢谢您:)
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奇异协方差矩阵下普通最小二乘滑雪板/状态模型的结果
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接下来的问题有两个：
这个设计有什么意义？在什么情况下，不管协方差矩阵是否是奇异的，计算OLS都是有用的？
那么它输出的系数是多少呢？据我所知，由于协方差矩阵是奇异的，通过伪逆将有无限个解(在一个尺度常数的意义上)。
浏览 6提问于2021-01-22得票数 2
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