scipy.linalg.

signm#

scipy.linalg.signm(A, disp=<object object>)[Quelle]#

Matrix-Vorzeichenfunktion.

Erweiterung des skalaren sign(x) auf Matrizen.

Die Dokumentation wurde unter der Annahme verfasst, dass die Array-Argumente bestimmte „Kern“-Formen haben. Array-Argumente dieser Funktion können jedoch zusätzliche „Batch“-Dimensionen vorangestellt haben. In diesem Fall wird das Array als Stapel von niedrigdimensionalen Schnitten behandelt; siehe Gestapelte lineare Operationen für Details.

Parameter:

A(N, N) array_like: Matrix, an der die Vorzeichenfunktion ausgewertet werden soll
dispbool, optional: Gibt eine Warnung aus, wenn der geschätzte Fehler im Ergebnis groß ist, anstatt den geschätzten Fehler zurückzugeben. (Standard: True)

Veraltet seit Version 1.16.0: Das Argument disp ist veraltet und wird in SciPy 1.18.0 entfernt. Die zuvor zurückgegebene Fehlerschätzung kann berechnet werden als norm(signm @ signm - signm, 1).

Rückgabe:

signm(N, N) ndarray

Wert der Vorzeichenfunktion an A

errestfloat

(wenn disp == False)

1-Norm des geschätzten Fehlers, ||err||_1 / ||A||_1

Beispiele

>>> from scipy.linalg import signm, eigvals
>>> a = [[1,2,3], [1,2,1], [1,1,1]]
>>> eigvals(a)
array([ 4.12488542+0.j, -0.76155718+0.j,  0.63667176+0.j])
>>> eigvals(signm(a))
array([-1.+0.j,  1.+0.j,  1.+0.j])