scipy.linalg.expm¶

scipy.linalg.expm(A)[源代码]¶

使用Pade近似计算矩阵指数。

参数

A(n，N)类阵列或稀疏矩阵: 要求幂的矩阵。

退货

expm(N，N)ndarray: 的矩阵指数 A 。

参考文献

1: Awad H.Al-Mohy和Nicholas J.Higham(2009)“矩阵指数的一种新的缩放和平方算法”。暹罗矩阵分析与应用杂志。31(3)。970-989页。ISSN 1095-7162

示例

>>> from scipy.linalg import expm, sinm, cosm

公式exp(0)=1的矩阵版本：

>>> expm(np.zeros((2,2)))
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.]])

欧拉的身份(EXP(I theta) = cos(theta) + i sin(Theta))应用于矩阵的：

>>> a = np.array([[1.0, 2.0], [-1.0, 3.0]])
>>> expm(1j*a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
       [ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
>>> cosm(a) + 1j*sinm(a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
       [ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])

scipy.linalg.cossin

scipy.linalg.logm