Làm thế nào tính số điều kiện trong sách Numpy Scipy để phân tích tính bền vững

Tính toán số ma trận có thể cần thiết trong phân tích số để đánh giá độ bền và độ chính xác của giải pháp. Trong Python, thư viện Numxy và SciPy cung cấp các chức năng để tính toán giá trị này một cách hiệu quả. Bài này giải thích cách thực hiện tính toán này để phân tích ổn định.

Hiểu con số điều kiện

Điều kiện số đo cách nhạy cảm một ma trận là để thay đổi nhỏ hay lỗi sai. Một số cao cho thấy sự bất ổn số tiềm năng, trong khi giá trị thấp gợi ý một ma trận điều chỉnh tốt. nó thường được sử dụng trong việc giải quyết các vấn đề hệ thống tuyến tính và ma trận nghịch đảo.

Đang tính số máy với gloxy

Dân số cung cấp chức năng tính số điều kiện của một ma trận. Bạn có thể xác định kiểu chuẩn, như 2 bậc (hay mẫu), 1 bậc, hoặc Frobenius.

Mã mẫu:

[CHUCKLES]

nhập numpy dạng np

ma trận = np.array ([1, 2], 3, 4])

điều kiện số = np.linalg.cond (mother, p =2)

In (số hiệu cấu hình: ", điều kiện con số)

[Tiếng Tây Ban Nha]

Dùng SciPy để tính số

Chức năng mô- đun cũng cung cấp các chức năng cho các thao tác đại số tuyến tính tiên tiến. Chức năng có thể được sử dụng tương tự với phiên bản của NumPy.

Mã mẫu:

[CHUCKLES]

nhập khẩu hoa quả.linalg như la

ma trận = np.array ([1, 2], 3, 4])

điều kiện số = la.cond (mother, p =2)