scipy.linalg.solve_triangular¶

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

解这个方程式 a x = b 为 x ，假设a是一个三角矩阵。

参数

a(M，M)类数组

三角形矩阵

b(M，)或(M，N)类阵列

中的右侧矩阵 a x = b

lower布尔值，可选

仅使用包含在以下三角形中的数据 a 。默认情况下使用上三角形。

trans{0，1，2，‘N’，‘T’，‘C’}，可选

要解决的系统类型：

运输	系统
0或“N”	a x=b
1或“T”	a^T x=b
2或“C”	a^H x=b

unit_diagonal布尔值，可选

如果为True，则 a 假定为1，不会被引用。

overwrite_b布尔值，可选

允许覆盖中的数据 b (可增强性能)

check_finite布尔值，可选

是否检查输入矩阵是否仅包含有限个数字。禁用可能会带来性能提升，但如果输入确实包含无穷大或NAN，则可能会导致问题(崩溃、非终止)。

退货

x(M，)或(M，N)ndarray: 系统解决方案 a x = b 。返回匹配的形状 b 。

加薪

LinAlgError: 如果 a 是单数的

注意事项

0.9.0 新版功能.

示例

解下三角方程组a x=b，其中：：

     [3  0  0  0]       [4]
a =  [2  1  0  0]   b = [2]
     [1  0  1  0]       [4]
     [1  1  1  1]       [2]

>>> 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)
>>> x
array([ 1.33333333, -0.66666667,  2.66666667, -1.33333333])
>>> a.dot(x)  # Check the result
array([ 4.,  2.,  4.,  2.])

scipy.linalg.solve_circulant

scipy.linalg.solve_toeplitz