scipy.sparse.linalg.expm¶
- scipy.sparse.linalg.expm(A)[源代码]¶
使用Pade近似计算矩阵指数。
- 参数
- A(M，M)类阵列或稀疏矩阵
要求幂的二维数组或矩阵(稀疏或密集)
- 退货
- expA(M，M)ndarray
的矩阵指数 A
注意事项
这是算法(6.1)，它是算法(5.1)的简化。
0.12.0 新版功能.
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.sparse import csc_matrix >>> from scipy.sparse.linalg import expm >>> A = csc_matrix([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]) >>> A.toarray() array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]], dtype=int64) >>> Aexp = expm(A) >>> Aexp <3x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>' with 3 stored elements in Compressed Sparse Column format> >>> Aexp.toarray() array([[ 2.71828183, 0. , 0. ], [ 0. , 7.3890561 , 0. ], [ 0. , 0. , 20.08553692]])