scipy.sparse.linalg.

expm

scipy.sparse.linalg.expm(A)

Berechnet die Matrixexponentialfunktion mithilfe der Pade-Approximation.

Parameter:

A(M,M) array_like oder Sparse-Array

2D-Array oder Matrix (sparse oder dicht), die exponentiert werden soll

Rückgabe:

expA(M,M) ndarray

Matrixexponentialfunktion von A

Hinweise

Dies ist Algorithmus (6.1), eine Vereinfachung von Algorithmus (5.1).

Hinzugefügt in Version 0.12.0.

Referenzen

[1]

Awad H. Al-Mohy und Nicholas J. Higham (2009) „A New Scaling and Squaring Algorithm for the Matrix Exponential.“ SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications. 31 (3). S. 970-989. ISSN 1095-7162

Beispiele

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>>> from scipy.sparse import csc_array
>>> from scipy.sparse.linalg import expm
>>> A = csc_array([[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
<Compressed Sparse Column sparse array of dtype 'float64'
    with 3 stored elements and shape (3, 3)>
>>> Aexp.toarray()
array([[  2.71828183,   0.        ,   0.        ],
       [  0.        ,   7.3890561 ,   0.        ],
       [  0.        ,   0.        ,  20.08553692]])

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