scipy.linalg.logm¶

scipy.linalg.logm(A, disp=True)[源代码]¶

计算矩阵对数。

矩阵对数是exPM：exPM(Logm)的逆 (A ))== A

参数

A(n，N)类数组: 要计算其对数的矩阵
disp布尔值，可选: 如果结果中的误差估计较大，则打印警告，而不是返回估计误差。(默认值：TRUE)

退货

logm(N，N)ndarray

的矩阵对数 A

errest浮动

(如果disp==false)

1-估计误差的范数， ||err||_ 1/ ||A||_ 1

参考文献

1: Awad H.Al-Mohy和Nicholas J.Higham(2012)“改进了矩阵对数的逆缩放和平方算法。暹罗科学计算学报，34(4)。C152-C169。ISSN 1095-7197
2: 尼古拉斯·J·希格汉姆(2008年)“矩阵函数：理论与计算”ISBN978-0-898716-46-7
3: 尼古拉斯·J·希格姆和林丽静(2011)，“求矩阵分数次幂的Schur-Pade算法”。“暹罗矩阵分析与应用学报”，32(3)。1056-1078页。ISSN 0895-4798

示例

>>> from scipy.linalg import logm, expm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> b = logm(a)
>>> b
array([[-1.02571087,  2.05142174],
       [ 0.68380725,  1.02571087]])
>>> expm(b)         # Verify expm(logm(a)) returns a
array([[ 1.,  3.],
       [ 1.,  4.]])

scipy.linalg.expm

scipy.linalg.cosm