scipy.linalg.

lu_solve#

scipy.linalg.lu_solve(lu_and_piv, b, trans=0, overwrite_b=False, check_finite=True)[Quellcode]#

Löse ein Gleichungssystem, a x = b, gegeben die LU-Zerlegung von a

Parameter:

(lu, piv)

Zerlegung der Koeffizientenmatrix a, wie von lu_factor gegeben. Insbesondere sind piv 0-indizierte Pivot-Indizes.

barray

Rechte Seite

trans{0, 1, 2}, optional

Typ des zu lösenden Systems

trans	System
0	a x = b
1	a^T x = b
2	a^H x = b

overwrite_bbool, optional

Ob Daten in b überschrieben werden sollen (kann die Leistung steigern)

check_finitebool, optional

Ob überprüft werden soll, ob die Eingabematrizen nur endliche Zahlen enthalten. Das Deaktivieren kann zu einer Leistungssteigerung führen, kann aber zu Problemen (Abstürzen, Nicht-Terminierung) führen, wenn die Eingaben Unendlichkeiten oder NaNs enthalten.

Rückgabe:

xarray: Lösung des Systems

Siehe auch

lu_factor: LU-Zerlegung einer Matrix

Beispiele

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import lu_factor, lu_solve
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> b = np.array([1, 1, 1, 1])
>>> lu, piv = lu_factor(A)
>>> x = lu_solve((lu, piv), b)
>>> np.allclose(A @ x - b, np.zeros((4,)))
True