SciPy-1-12-中文文档-七-
SciPy 1.12 中文文档（七）
scipy.linalg.eigvals
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.eigvals.html#scipy.linalg.eigvals
scipy.linalg.eigvals(a, b=None, overwrite_a=False, check_finite=True, homogeneous_eigvals=False)
从普通或广义特征值问题计算特征值。
查找一般矩阵的特征值：
a vr[:,i] = w[i] b vr[:,i]
参数：
a(M, M) array_like
将计算其特征值和特征向量的复数或实数矩阵。
b(M, M) array_like，可选
广义特征值问题中的右手边矩阵。如果省略，则假定为单位矩阵。
overwrite_a布尔型，可选
是否覆盖 a 中的数据（可能会提高性能）
check_finite布尔型，可选
是否检查输入矩阵只包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
homogeneous_eigvals布尔型，可选
如果为 True，则以齐次坐标返回特征值。在这种情况下，w是一个(2, M)数组，以便：
w[1,i] a vr[:,i] = w[0,i] b vr[:,i]
默认为 False。
返回：
w(M,) 或 (2, M) 双精度或复数 ndarray
每个特征值根据其重复次数重复，但不按任何特定顺序。形状为(M,)，除非homogeneous_eigvals=True。
引发：
LinAlgError
如果特征值计算不收敛
另请参见
一般数组的特征值和右特征向量。
对称或厄米矩阵的特征值
对称/厄米带状矩阵的特征值
对称/厄米三对角矩阵的特征值
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[0., -1.], [1., 0.]])
>>> linalg.eigvals(a)
array([0.+1.j, 0.-1.j])
>>> b = np.array([[0., 1.], [1., 1.]])
>>> linalg.eigvals(a, b)
array([ 1.+0.j, -1.+0.j])
>>> a = np.array([[3., 0., 0.], [0., 8., 0.], [0., 0., 7.]])
>>> linalg.eigvals(a, homogeneous_eigvals=True)
array([[3.+0.j, 8.+0.j, 7.+0.j],
[1.+0.j, 1.+0.j, 1.+0.j]])
scipy.linalg.eigh
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.eigh.html#scipy.linalg.eigh
scipy.linalg.eigh(a, b=None, *, lower=True, eigvals_only=False, overwrite_a=False, overwrite_b=False, turbo=<object object>, eigvals=<object object>, type=1, check_finite=True, subset_by_index=None, subset_by_value=None, driver=None)
求解复共轭厄米特或实对称矩阵的标准或广义特征值问题。
寻找数组a的特征值数组w，并可选地找到数组v的特征向量，其中b是正定的，以便对每个特征值λ（w 的第 i 个条目）及其特征向量vi（v 的第 i 列）满足以下条件：
a @ vi = λ * b @ vi
vi.conj().T @ a @ vi = λ
vi.conj().T @ b @ vi = 1
在标准问题中，假定b是单位矩阵。
参数：
a(M, M) array_like
将计算其特征值和特征向量的复共轭厄米特或实对称矩阵。
b(M, M) array_like, optional
一个复共轭厄米特或实对称明确正定矩阵。如果省略，则假定单位矩阵。
lowerbool, optional
是否从a和（如果适用）b的下三角或上三角中取相关数组数据。（默认：下三角）
eigvals_onlybool, optional
是否仅计算特征值而不计算特征向量。（默认：两者都计算）
subset_by_indexiterable, optional
如果提供，则这个两元素迭代器定义了所需特征值的起始和结束索引（升序且从 0 开始计数）。要返回第二小到第五小的特征值，使用[1, 4]。[n-3, n-1]返回最大的三个。仅在“evr”、“evx”和“gvx”驱动器中可用。通过int()直接转换为整数。
subset_by_valueiterable, optional
如果提供，则这个两元素迭代器定义了半开区间(a, b]，仅返回这些值之间的特征值。仅在“evr”、“evx”和“gvx”驱动器中可用。使用np.inf表示无约束的端点。
driverstr, optional
定义应使用哪个 LAPACK 驱动程序。标准问题的有效选项为“ev”、“evd”、“evr”、“evx”，广义问题的有效选项为“gv”、“gvd”、“gvx”。请参阅备注部分。标准问题的默认值为“evr”。对于广义问题，使用“gvd”进行完整设置，“gvx”进行请求的子集案例。
typeint, optional
对于广义问题，此关键字指定要为w和v解决的问题类型（只接受 1、2、3 作为可能的输入）：
1 => a @ v = w @ b @ v
2 => a @ b @ v = w @ v
3 => b @ a @ v = w @ v
对于标准问题，此关键字被忽略。
overwrite_abool, optional
是否覆盖a中的数据（可能提高性能）。默认为 False。
overwrite_bbool, optional
是否覆盖b中的数据（可能提高性能）。默认为 False。
check_finitebool, optional
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能导致问题（崩溃，非终止）。
turbobool, optional, deprecated
自版本 1.5.0 起不建议使用：eigh 关键字参数 turbo 已被 driver=gvd 关键字取代，并将在 SciPy 1.14.0 中删除。
eigvalstuple (lo, hi)，可选，已废弃
自版本 1.5.0 起不建议使用：eigh 关键字参数 eigvals 已被 subset_by_index 关键字取代，并将在 SciPy 1.14.0 中删除。
Returns:
w(N,) ndarray
选择的 N (N<=M) 个特征值，按升序排列，根据其重复次数重复。
v(M, N) ndarray
对称/Hermitian 三对角矩阵的归一化特征向量对应于特征值 w[i] 的列 v[:,i]。仅当 eigvals_only=False 时返回。
Raises:
LinAlgError
如果特征值计算不收敛，发生错误或 b 矩阵不是正定的。请注意，如果输入矩阵不对称或 Hermitian，则不会报告错误，但结果将是错误的。
See also
eigvalsh
对称或 Hermitian 数组的特征值
eig
非对称数组的特征值和右特征向量
eigh_tridiagonal
对称/Hermitian 三对角矩阵的特征值和右特征向量
Notes
为了允许表示仅具有其上/下三角部分的数组，此函数不会检查输入数组是否为 Hermitian/对称。还要注意，尽管不考虑，但有限性检查适用于整个数组，并且不受“lower”关键字的影响。
此函数在所有可能的关键字组合中使用 LAPACK 驱动程序进行计算，如果数组是实数，则以 sy 为前缀，如果是复数，则以 he 为前缀。例如，使用 “evr” 驱动程序求解浮点数组的问题将通过 “syevr” 解决，使用 “gvx” 驱动程序求解复数数组的问题将通过 “hegvx” 解决等等。
简而言之，最慢且最稳健的驱动程序是经典的 <sy/he>ev，它使用对称 QR。对于最一般的情况，<sy/he>evr 被视为最佳选择。然而，有些情况下，<sy/he>evd 在更多内存使用的情况下计算更快。<sy/he>evx，虽然比 <sy/he>ev 快，但在大数组中请求很少的特征值时性能通常比其他情况差，尽管仍然没有性能保证。
对于广义问题，根据给定类型参数进行归一化：
type 1 and 3 : v.conj().T @ a @ v = w
type 2 : inv(v).conj().T @ a @ inv(v) = w
type 1 or 2 : v.conj().T @ b @ v = I
type 3 : v.conj().T @ inv(b) @ v = I
Examples
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import eigh
>>> A = np.array([[6, 3, 1, 5], [3, 0, 5, 1], [1, 5, 6, 2], [5, 1, 2, 2]])
>>> w, v = eigh(A)
>>> np.allclose(A @ v - v @ np.diag(w), np.zeros((4, 4)))
True
仅请求特征值
>>> w = eigh(A, eigvals_only=True)
请求小于 10 的特征值。
>>> A = np.array([[34, -4, -10, -7, 2],
... [-4, 7, 2, 12, 0],
... [-10, 2, 44, 2, -19],
... [-7, 12, 2, 79, -34],
... [2, 0, -19, -34, 29]])
>>> eigh(A, eigvals_only=True, subset_by_value=[-np.inf, 10])
array([6.69199443e-07, 9.11938152e+00])
请求第二小的特征值及其特征向量
>>> w, v = eigh(A, subset_by_index=[1, 1])
>>> w
array([9.11938152])
>>> v.shape # only a single column is returned
(5, 1)
scipy.linalg.eigvalsh
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.eigvalsh.html#scipy.linalg.eigvalsh
scipy.linalg.eigvalsh(a, b=None, *, lower=True, overwrite_a=False, overwrite_b=False, turbo=<object object>, eigvals=<object object>, type=1, check_finite=True, subset_by_index=None, subset_by_value=None, driver=None)
解决复共轭厄米特或实对称矩阵的标准或广义特征值问题。
查找数组 a 的特征值数组 w，其中 b 是正定的，使得每个特征值λ（w 的第 i 个条目）及其特征向量 vi（v 的第 i 列）满足：
a @ vi = λ * b @ vi
vi.conj().T @ a @ vi = λ
vi.conj().T @ b @ vi = 1
在标准问题中，假定 b 为单位矩阵。
参数：
a(M, M)数组类型
将计算其特征值的复共轭厄米特或实对称矩阵。
b(M, M)数组类型，可选
复共轭厄米特或实对称正定矩阵 a。如果省略，则假定为单位矩阵。
lowerbool, optional
是否从 a 和（如果适用）b 的下三角形或上三角形获取相关数组数据。（默认值：lower）
overwrite_abool，可选
是否覆盖 a 中的数据（可能会提高性能）。默认为 False。
overwrite_bbool，可选
是否覆盖 b 中的数据（可能会提高性能）。默认为 False。
typeint, optional
对于广义问题，此关键字指定要为 w 和 v 解决的问题类型（只接受 1、2、3 作为可能的输入）：
1 => a @ v = w @ b @ v
2 => a @ b @ v = w @ v
3 => b @ a @ v = w @ v
此关键字在标准问题中被忽略。
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数字。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃、非终止）。
subset_by_indexiterable, optional
如果提供，此两元素可迭代对象定义所需特征值的起始和结束索引（升序和从 0 开始索引）。例如，返回第二小到第五小的特征值，使用[1, 4]。返回最大的三个特征值使用[n-3, n-1]。仅适用于“evr”、“evx”和“gvx”驱动程序。这些条目通过int()直接转换为整数。
subset_by_value可迭代对象，可选
如果提供，此两元素可迭代对象定义半开区间‘（a, b]’，如果有的话，仅返回介于这些值之间的特征值。仅适用于“evr”、“evx”和“gvx”驱动程序。使用np.inf表示无约束端点。
driver字符串，可选
定义应使用哪个 LAPACK 驱动程序。有效选项为“ev”、“evd”、“evr”、“evx”（标准问题）和“gv”、“gvd”、“gvx”（广义问题，其中 b 不为 None）。参见scipy.linalg.eigh的注释部分。
turbobool，可选，已弃用
自 1.5.0 版本起已弃用：‘eigvalsh’关键字参数turbo已弃用，推荐使用driver=gvd选项，并将在 SciPy 1.14.0 中移除。
eigvals元组（lo，hi），可选
自版本 1.5.0 起不推荐使用：‘eigvalsh’关键字参数eigvals已被废弃，建议使用subset_by_index选项，将在 SciPy 1.14.0 中移除。
返回结果:
w(N,) ndarray
N（N<=M）个选定特征值，按升序排列，每个特征值根据其重复次数重复。
引发：
LinAlgError
如果特征值计算不收敛，发生错误或 b 矩阵不是正定的。请注意，如果输入矩阵不对称或不是厄米矩阵，不会报告错误，但结果将是错误的。
另请参阅
eigh
对称/厄米矩阵的特征值和右特征向量
eigvals
一般数组的特征值
eigvals_banded
对称/厄米带状矩阵的特征值
eigvalsh_tridiagonal
对称/厄米三对角矩阵的特征值
注意事项
为了允许表示仅具有其上/下三角部分的数组，此函数不会检查输入数组是否为厄米矩阵/对称矩阵。
这个函数作为scipy.linalg.eigh的一个一行缩写，选项eigvals_only=True用于获取特征值而不是特征向量。这里保留它作为一个传统便利功能。使用主函数可以有更多的控制，并且更符合 Python 风格。
示例
更多示例请参见scipy.linalg.eigh。
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import eigvalsh
>>> A = np.array([[6, 3, 1, 5], [3, 0, 5, 1], [1, 5, 6, 2], [5, 1, 2, 2]])
>>> w = eigvalsh(A)
>>> w
array([-3.74637491, -0.76263923, 6.08502336, 12.42399079])
scipy.linalg.eig_banded
scipy.linalg.eig_banded(a_band, lower=False, eigvals_only=False, overwrite_a_band=False, select='a', select_range=None, max_ev=0, check_finite=True)
求解实对称或复共轭厄米特带矩阵的特征值问题。
找到矩阵 a 的特征值 w 和可选的右特征向量 v：
a v[:,i] = w[i] v[:,i]
v.H v = identity
矩阵 a 以下带或上带排序形式存储在 a_band 中：
如果为上三角形式，则 a_band[u + i - j, j] == a[i,j]（如果 i <= j）；如果为下三角形式，则 a_band[ i - j, j] == a[i,j]（如果 i >= j）。
u 是对角线上方的波段数量。
例如 a_band（a 的形状为（6,6），u=2）：
upper form:
* * a02 a13 a24 a35
* a01 a12 a23 a34 a45
a00 a11 a22 a33 a44 a55
lower form:
a00 a11 a22 a33 a44 a55
a10 a21 a32 a43 a54 *
a20 a31 a42 a53 * *
用*标记的单元格未使用。
参数：
a_band(u+1, M) 类似数组
MxM 矩阵 a 的波段。
lowerbool, optional
矩阵是否以下带形式存储（默认为上带形式）。
eigvals_onlybool, optional
仅计算特征值而不计算特征向量。（默认：也计算特征向量）
overwrite_a_bandbool, optional
丢弃 a_band 中的数据（可能提升性能）。
select，可选
计算哪些特征值
| select | 计算 |
|---|---|
| ‘a’ | 所有特征值 |
| ‘v’ | 区间(min, max]内的特征值 |
| ‘i’ | 索引 min <= i <= max 的特征值 |
select_range(min, max)，可选
选择的特征值范围。
max_evint, optional
对于 select==’v’，预期最大特征值数。对于 select 的其他值，无意义。
如果有疑问，请不要改动此参数。
check_finitebool, optional
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无限或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
w(M,) ndarray
特征值按升序排列，每个按其重复次数重复。
v(M, M) float or complex ndarray
对应于特征值 w[i]的归一化特征向量是列 v[:,i]。仅当eigvals_only=False时才返回。
引发：
LinAlgError
如果特征值计算不收敛。
参见
对称/厄米特带矩阵的特征值。
一般数组的特征值和右特征向量。
对称/厄米特阵列的特征值和右特征向量。
对称/厄米特三对角矩阵的特征值和右特征向量。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import eig_banded
>>> A = np.array([[1, 5, 2, 0], [5, 2, 5, 2], [2, 5, 3, 5], [0, 2, 5, 4]])
>>> Ab = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 5, 5, 0], [2, 2, 0, 0]])
>>> w, v = eig_banded(Ab, lower=True)
>>> np.allclose(A @ v - v @ np.diag(w), np.zeros((4, 4)))
True
>>> w = eig_banded(Ab, lower=True, eigvals_only=True)
>>> w
array([-4.26200532, -2.22987175, 3.95222349, 12.53965359])
仅请求介于[-3, 4]之间的特征值。
>>> w, v = eig_banded(Ab, lower=True, select='v', select_range=[-3, 4])
>>> w
array([-2.22987175, 3.95222349])
scipy.linalg.eigvals_banded
scipy.linalg.eigvals_banded(a_band, lower=False, overwrite_a_band=False, select='a', select_range=None, check_finite=True)
解决实对称或复厄米特带矩阵特征值问题。
查找矩阵 a 的特征值 w：
a v[:,i] = w[i] v[:,i]
v.H v = identity
矩阵 a 存储在 a_band 中，可以是下三角或上三角顺序：
a_band[u + i - j, j] == a[i,j]（如果为上三角形式；i <= j） a_band[ i - j, j] == a[i,j]（如果为下三角形式；i >= j）
其中 u 是对角线上方带的数量。
a_band 的示例（a 的形状为 (6,6)，u=2）：
upper form:
* * a02 a13 a24 a35
* a01 a12 a23 a34 a45
a00 a11 a22 a33 a44 a55
lower form:
a00 a11 a22 a33 a44 a55
a10 a21 a32 a43 a54 *
a20 a31 a42 a53 * *
标有 * 的单元格未被使用。
参数：
a_band(u+1, M) array_like
M × M 矩阵 a 的带。
lowerbool, 可选
矩阵是下三角形式。（默认为上三角形式）
overwrite_a_bandbool, 可选
丢弃 a_band 中的数据（可能提高性能）
select, 可选
要计算的特征值
| select | 计算 |
|---|---|
| ‘a’ | 所有特征值 |
| ‘v’ | 特征值在区间 (min, max] 内 |
| ‘i’ | 特征值在 min <= i <= max 的索引处 |
select_range(min, max), 可选
选择特征值的范围
check_finitebool, 可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数字。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
w(M,) ndarray
特征值，按升序排列，每个按其重数重复。
异常：
LinAlgError
如果特征值计算不收敛。
另请参阅
eig_banded
对称/厄米特带矩阵的特征值和右特征向量
eigvalsh_tridiagonal
对称/厄米特三对角矩阵的特征值
eigvals
一般数组的特征值
eigh
对称/厄米特数组的特征值和右特征向量
eig
非对称数组的特征值和右特征向量
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import eigvals_banded
>>> A = np.array([[1, 5, 2, 0], [5, 2, 5, 2], [2, 5, 3, 5], [0, 2, 5, 4]])
>>> Ab = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 5, 5, 0], [2, 2, 0, 0]])
>>> w = eigvals_banded(Ab, lower=True)
>>> w
array([-4.26200532, -2.22987175, 3.95222349, 12.53965359])
scipy.linalg.eigh_tridiagonal
scipy.linalg.eigh_tridiagonal(d, e, eigvals_only=False, select='a', select_range=None, check_finite=True, tol=0.0, lapack_driver='auto')
求解实对称三对角矩阵的特征值问题。
查找矩阵a的特征值w和可选的右特征向量v：
a v[:,i] = w[i] v[:,i]
v.H v = identity
对于具有对角元素d和非对角元素e的实对称矩阵a。
参数：
dndarray，形状（ndim，）
数组的对角元素。
endarray，形状（ndim-1，）
数组的非对角元素。
eigvals_onlybool，可选
仅计算特征值，不计算特征向量。（默认：同时计算特征向量）
select，可选
要计算的特征值
| select | 计算 |
|---|---|
| ‘a’ | 所有特征值 |
| ‘v’ | 特征值在区间(min, max]内 |
| ‘i’ | 特征值满足 min <= i <= max 的条件 |
select_range(最小值, 最大值), 可选
选择的特征值范围
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数值。禁用此选项可能提升性能，但如果输入包含无穷大或 NaN 可能会导致问题（崩溃、不终止）。
tolfloat
每个特征值所需的绝对容差（仅在‘stebz’为LAPACK 驱动器时使用）。如果 <= 0.（默认），则使用机器精度 eps 乘以矩阵a的 1-范数，其中 eps 是机器精度，|a|是矩阵a的 1-范数。
lapack_driverstr
LAPACK 函数的使用，可以是‘auto’，‘stemr’，‘stebz’，‘sterf’或‘stev’。当‘auto’（默认）时，如果select='a'，则使用‘stemr’，否则使用‘stebz’来找特征值。当使用‘stebz’来找特征值且eigvals_only=False时，会调用第二次 LAPACK 函数（?STEIN）来找对应的特征向量。只有当eigvals_only=True且select='a'时才能使用‘sterf’。只有当select='a'时才能使用‘stev’。
返回：
w(M,) 数组
特征值按升序排列，每个根据其重复次数重复。
v(M, M) 数组
与特征值w[i]对应的归一化特征向量是列v[:,i]。仅当eigvals_only=False时返回。
Raises:
LinAlgError
如果特征值计算不收敛。
另见
对称/Hermitian 三对角矩阵的特征值
非对称数组的特征值和右特征向量
对称/Hermitian 数组的特征值和右特征向量
eig_banded
对称/Hermitian 带状矩阵的特征值和右特征向量
注意事项
此函数利用了 LAPACK S/DSTEMR 例程。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import eigh_tridiagonal
>>> d = 3*np.ones(4)
>>> e = -1*np.ones(3)
>>> w, v = eigh_tridiagonal(d, e)
>>> A = np.diag(d) + np.diag(e, k=1) + np.diag(e, k=-1)
>>> np.allclose(A @ v - v @ np.diag(w), np.zeros((4, 4)))
True
scipy.linalg.eigvalsh_tridiagonal
scipy.linalg.eigvalsh_tridiagonal(d, e, select='a', select_range=None, check_finite=True, tol=0.0, lapack_driver='auto')
解实对称三对角矩阵的特征值问题。
计算 a 的特征值 w：
a v[:,i] = w[i] v[:,i]
v.H v = identity
对于实对称矩阵 a，其对角元素为 d，非对角元素为 e。
参数：
dndarray，形状为 (ndim,)
数组的对角元素。
endarray，形状为 (ndim-1,)
数组的非对角元素。
select，可选
要计算的特征值
| select | 计算的 |
|---|---|
| ‘a’ | 所有特征值 |
| ‘v’ | 区间 (min, max] 中的特征值 |
| ‘i’ | 具有指数 min <= i <= max 的特征值 |
select_range(min, max)，可选
选择的特征值范围
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵是否仅包含有限数。禁用可能会带来性能提升，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃、非终止）。
tolfloat
每个特征值所需的绝对容差（仅在 lapack_driver='stebz' 时使用）。如果一个特征值（或簇）位于此宽度的区间内，则认为其已收敛。如果 <= 0（默认），则使用 eps*|a| 的值，其中 eps 是机器精度，而 |a| 是矩阵 a 的 1-范数。
lapack_driverstr
要使用的 LAPACK 函数，可以是 ‘auto’、‘stemr’、‘stebz’、‘sterf’ 或 ‘stev’。当 select='a' 时，默认使用 ‘stemr’，否则使用 ‘stebz’。只有当 select='a' 时才能使用 ‘sterf’ 和 ‘stev’。
返回：
w(M,) ndarray
按升序排列的特征值，每个根据其重数重复。
引发：
LinAlgError
如果特征值计算不收敛。
另请参见
eigh_tridiagonal
对称/Hermitian 三对角矩阵的特征值和右特征向量
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import eigvalsh_tridiagonal, eigvalsh
>>> d = 3*np.ones(4)
>>> e = -1*np.ones(3)
>>> w = eigvalsh_tridiagonal(d, e)
>>> A = np.diag(d) + np.diag(e, k=1) + np.diag(e, k=-1)
>>> w2 = eigvalsh(A) # Verify with other eigenvalue routines
>>> np.allclose(w - w2, np.zeros(4))
True
scipy.linalg.lu
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.lu.html#scipy.linalg.lu
scipy.linalg.lu(a, permute_l=False, overwrite_a=False, check_finite=True, p_indices=False)
计算带有部分枢轴的矩阵的 LU 分解。
分解满足：
A = P @ L @ U
其中P是一个排列矩阵，L是具有单位对角线元素的下三角矩阵，U是上三角矩阵。如果将permute_l设置为True，则L已排列并且满足A = L @ U。
参数：
a(M, N) array_like
要分解的数组
permute_lbool，可选
执行乘法 P*L（默认情况下不排列）
overwrite_abool，可选
是否覆盖数据中的数据（可能提高性能）
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数值。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
p_indicesbool，可选
如果为True，则返回排列信息作为行索引。出于向后兼容性的原因，默认为False。
返回：
(如果 permute_l 是 False)
p(…, M, M) ndarray
取决于p_indices的排列数组或向量
l(…, M, K) ndarray
具有单位对角线的下三角或梯形数组。K = min(M, N)
u(…, K, N) ndarray
上三角或梯形数组
(如果 permute_l 是 True)
pl(…, M, K) ndarray
排列后的 L 矩阵。K = min(M, N)
u(…, K, N) ndarray
上三角或梯形数组
注释
排列矩阵成本高昂，因为它们只是L的行重新排序，因此强烈建议使用索引，如果需要排列。在 2D 情况下，关系简单地变成A = L[P, :] @ U。在更高维度中，最好使用permute_l以避免复杂的索引技巧。
在 2D 情况下，如果出于某种原因需要索引，则仍然需要排列矩阵，可以通过np.eye(M)[P, :]构造。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import lu
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> p, l, u = lu(A)
>>> np.allclose(A, p @ l @ u)
True
>>> p # Permutation matrix
array([[0., 1., 0., 0.], # Row index 1
[0., 0., 0., 1.], # Row index 3
[1., 0., 0., 0.], # Row index 0
[0., 0., 1., 0.]]) # Row index 2
>>> p, _, _ = lu(A, p_indices=True)
>>> p
array([1, 3, 0, 2]) # as given by row indices above
>>> np.allclose(A, l[p, :] @ u)
True
我们也可以使用 nd 数组，例如，一个 4D 数组的演示：
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> A = rng.uniform(low=-4, high=4, size=[3, 2, 4, 8])
>>> p, l, u = lu(A)
>>> p.shape, l.shape, u.shape
((3, 2, 4, 4), (3, 2, 4, 4), (3, 2, 4, 8))
>>> np.allclose(A, p @ l @ u)
True
>>> PL, U = lu(A, permute_l=True)
>>> np.allclose(A, PL @ U)
True
scipy.linalg.lu_factor
scipy.linalg.lu_factor(a, overwrite_a=False, check_finite=True)
计算矩阵的置换 LU 分解。
分解是：
A = P L U
当 P 是一个置换矩阵时，L 是单位对角元的下三角矩阵，而 U 是上三角矩阵。
参数：
a(M, N) 数组样式
要分解的矩阵
overwrite_a布尔型，可选
是否覆盖 A 中的数据（可能提高性能）
check_finite布尔型，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃，非终止）。
返回：
lu(M, N) ndarray
包含 U 在其上三角形中，L 在其下三角形中的矩阵。L 的单位对角线元素未存储。
piv(K,) ndarray
表示置换矩阵 P 的枢轴索引：矩阵的第 i 行与行 piv[i]互换。形状为(K,)，其中K = min(M, N)。
另请参见
提供更用户友好的 LU 因子分解格式
使用矩阵的 LU 分解解方程系统
注意事项
这是来自 LAPACK 的*GETRF例程的包装器。与lu不同，它将 L 和 U 因子输出到单个数组中，并返回枢轴索引而不是置换矩阵。
虽然底层的*GETRF例程返回基于 1 的枢轴索引，但lu_factor返回的piv数组包含基于 0 的索引。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import lu_factor
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> lu, piv = lu_factor(A)
>>> piv
array([2, 2, 3, 3], dtype=int32)
将 LAPACK 的piv数组转换为 NumPy 索引并测试置换。
>>> def pivot_to_permutation(piv):
... perm = np.arange(len(piv))
... for i in range(len(piv)):
... perm[i], perm[piv[i]] = perm[piv[i]], perm[i]
... return perm
...
>>> p_inv = pivot_to_permutation(piv)
>>> p_inv
array([2, 0, 3, 1])
>>> L, U = np.tril(lu, k=-1) + np.eye(4), np.triu(lu)
>>> np.allclose(A[p_inv] - L @ U, np.zeros((4, 4)))
True
P L U 中的 P 矩阵由逆置换定义，并且可以使用 argsort 恢复：
>>> p = np.argsort(p_inv)
>>> p
array([1, 3, 0, 2])
>>> np.allclose(A - L[p] @ U, np.zeros((4, 4)))
True
或者：
>>> P = np.eye(4)[p]
>>> np.allclose(A - P @ L @ U, np.zeros((4, 4)))
True
scipy.linalg.lu_solve
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.lu_solve.html#scipy.linalg.lu_solve
scipy.linalg.lu_solve(lu_and_piv, b, trans=0, overwrite_b=False, check_finite=True)
解方程系统 a x = b，给定矩阵 a 的 LU 分解
参数：
(lu, piv)
系数矩阵 a 的因式分解，由 lu_factor 给出。特别是 piv 是从 0 开始的枢轴索引。
b数组
右手边
trans，可选
要解决的系统类型：
| trans | system |
|---|---|
| 0 | a x = b |
| 1 | a^T x = b |
| 2 | a^H x = b |
overwrite_b布尔型，可选
是否覆盖 b 中的数据（可能提高性能）
check_finite布尔型，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会带来性能提升，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
x数组
系统的解决方案
另请参阅
LU 分解矩阵
示例
>>> 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
scipy.linalg.svd
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.svd.html#scipy.linalg.svd
scipy.linalg.svd(a, full_matrices=True, compute_uv=True, overwrite_a=False, check_finite=True, lapack_driver='gesdd')
奇异值分解。
将矩阵a因子分解为两个单位矩阵U和Vh，以及奇异值（实数、非负）的一维数组s，使得a == U @ S @ Vh，其中S是具有主对角线s的适当形状的零矩阵。
参数：
a：(M, N)的 array_like
要分解的矩阵。
full_matrices：bool，可选
如果为 True（默认），U和Vh的形状为(M, M)，(N, N)。如果为 False，则形状为(M, K)和(K, N)，其中K = min(M, N)。
compute_uv：bool，可选
是否计算U和Vh以及s。默认为 True。
overwrite_a：bool，可选
是否覆盖a；可能提高性能。默认为 False。
check_finite：bool，可选
是否检查输入矩阵只包含有限数。禁用可能提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，则可能导致问题（崩溃、不终止）。
lapack_driver：{‘gesdd’, ‘gesvd’}，可选
是否使用更高效的分而治之方法（'gesdd'）或一般的矩形方法（'gesvd'）来计算 SVD。MATLAB 和 Octave 使用'gesvd'方法。默认为'gesdd'。
0.18 版中的新功能。
返回：
U：ndarray
单位矩阵，左奇异向量作为列。形状为(M, M)或(M, K)，取决于full_matrices。
s：ndarray
奇异值，按非增顺序排序。形状为(K,)，其中K = min(M, N)。
Vh：ndarray
单位矩阵，右奇异向量作为行。形状为(N, N)或(K, N)，取决于full_matrices。
对于compute_uv=False，仅返回s。
引发：
LinAlgError
如果奇异值分解计算不收敛。
另请参阅
计算矩阵的奇异值。
构造 Sigma 矩阵，给定向量 s。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> m, n = 9, 6
>>> a = rng.standard_normal((m, n)) + 1.j*rng.standard_normal((m, n))
>>> U, s, Vh = linalg.svd(a)
>>> U.shape, s.shape, Vh.shape
((9, 9), (6,), (6, 6))
从分解重建原始矩阵：
>>> sigma = np.zeros((m, n))
>>> for i in range(min(m, n)):
... sigma[i, i] = s[i]
>>> a1 = np.dot(U, np.dot(sigma, Vh))
>>> np.allclose(a, a1)
True
或者，使用full_matrices=False（注意此时U的形状为(m, n)而不是(m, m)）：
>>> U, s, Vh = linalg.svd(a, full_matrices=False)
>>> U.shape, s.shape, Vh.shape
((9, 6), (6,), (6, 6))
>>> S = np.diag(s)
>>> np.allclose(a, np.dot(U, np.dot(S, Vh)))
True
>>> s2 = linalg.svd(a, compute_uv=False)
>>> np.allclose(s, s2)
True
scipy.linalg.svdvals
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.svdvals.html#scipy.linalg.svdvals
scipy.linalg.svdvals(a, overwrite_a=False, check_finite=True)
计算矩阵的奇异值。
参数：
a(M, N) 数组样式
要分解的矩阵。
overwrite_abool，可选
是否覆盖 a；可能会提高性能。默认为 False。
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数值。禁用此选项可能提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
s(min(M, N),) ndarray
按降序排序的奇异值。
引发：
LinAlgError
如果 SVD 计算不收敛。
另请参阅
svd
计算矩阵的完全奇异值分解。
diagsvd
根据向量 s 构造 Sigma 矩阵。
注意
svdvals(a) 与 svd(a, compute_uv=False) 的唯一区别在于对空矩阵 a 的边缘情况处理，它返回一个空序列：
>>> import numpy as np
>>> a = np.empty((0, 2))
>>> from scipy.linalg import svdvals
>>> svdvals(a)
array([], dtype=float64)
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import svdvals
>>> m = np.array([[1.0, 0.0],
... [2.0, 3.0],
... [1.0, 1.0],
... [0.0, 2.0],
... [1.0, 0.0]])
>>> svdvals(m)
array([ 4.28091555, 1.63516424])
我们可以通过计算 m 点乘平面 (x,y) 中所有单位向量 u 的最大长度来验证 m 的最大奇异值。我们用一个大样本近似“所有”单位向量。由于线性性质，我们只需考虑角度在 [0, pi] 内的单位向量。
>>> t = np.linspace(0, np.pi, 2000)
>>> u = np.array([np.cos(t), np.sin(t)])
>>> np.linalg.norm(m.dot(u), axis=0).max()
4.2809152422538475
p 是一个秩为 1 的投影矩阵。在精确算术中，它的奇异值将为 [1, 0, 0, 0]。
>>> v = np.array([0.1, 0.3, 0.9, 0.3])
>>> p = np.outer(v, v)
>>> svdvals(p)
array([ 1.00000000e+00, 2.02021698e-17, 1.56692500e-17,
8.15115104e-34])
正交矩阵的奇异值都为 1。在这里，我们通过使用 scipy.stats.ortho_group 的 rvs() 方法创建一个随机正交矩阵。
>>> from scipy.stats import ortho_group
>>> orth = ortho_group.rvs(4)
>>> svdvals(orth)
array([ 1., 1., 1., 1.])
scipy.linalg.diagsvd
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.diagsvd.html#scipy.linalg.diagsvd
scipy.linalg.diagsvd(s, M, N)
从奇异值和大小 M、N 构造 SVD 中的 sigma 矩阵。
参数：
s(M,) 或 (N,) array_like
奇异值
M整数
矩阵其奇异值为s的大小。
N整数
矩阵其奇异值为s的大小。
返回：
S(M, N) ndarray
在奇异值分解中的 S 矩阵
另请参阅
矩阵的奇异值分解
计算矩阵的奇异值。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import diagsvd
>>> vals = np.array([1, 2, 3]) # The array representing the computed svd
>>> diagsvd(vals, 3, 4)
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 3, 0]])
>>> diagsvd(vals, 4, 3)
array([[1, 0, 0],
[0, 2, 0],
[0, 0, 3],
[0, 0, 0]])
scipy.linalg.orth
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.orth.html#scipy.linalg.orth
scipy.linalg.orth(A, rcond=None)
使用 SVD 构造 A 的范围的正交基
参数：
A(M, N) 类似数组
输入数组
rcond 浮点数，可选
相对条件数。奇异值s小于rcond * max(s)被视为零。默认值：浮点数 eps * max(M,N)。
返回：
Q(M, K) ndarray
A 的范围的正交基。K = 由 rcond 确定的 A 的有效秩
另请参见
svd
矩阵的奇异值分解
null_space
矩阵的零空间
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import orth
>>> A = np.array([[2, 0, 0], [0, 5, 0]]) # rank 2 array
>>> orth(A)
array([[0., 1.],
[1., 0.]])
>>> orth(A.T)
array([[0., 1.],
[1., 0.],
[0., 0.]])
scipy.linalg.null_space
scipy.linalg.null_space(A, rcond=None)
使用 SVD 构造 A 的零空间的标准正交基
参数：
A(M, N) array_like
输入数组
rcondfloat, optional
相对条件数。比rcond * max(s)小的奇异值s被认为是零。默认值：浮点数 eps * max(M, N)。
返回：
Z(N, K) ndarray
A 的零空间的标准正交基。K = 有效零空间的维度，由 rcond 确定。
另请参阅
svd
矩阵的奇异值分解
orth
矩阵范围
示例
1-D 零空间：
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import null_space
>>> A = np.array([[1, 1], [1, 1]])
>>> ns = null_space(A)
>>> ns * np.copysign(1, ns[0,0]) # Remove the sign ambiguity of the vector
array([[ 0.70710678],
[-0.70710678]])
2-D 零空间：
>>> from numpy.random import default_rng
>>> rng = default_rng()
>>> B = rng.random((3, 5))
>>> Z = null_space(B)
>>> Z.shape
(5, 2)
>>> np.allclose(B.dot(Z), 0)
True
基向量是标准正交的（舍入误差）：
>>> Z.T.dot(Z)
array([[ 1.00000000e+00, 6.92087741e-17],
[ 6.92087741e-17, 1.00000000e+00]])
scipy.linalg.ldl
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.ldl.html#scipy.linalg.ldl
scipy.linalg.ldl(A, lower=True, hermitian=True, overwrite_a=False, check_finite=True)
计算对称/ Hermitian 矩阵的 LDLt 或 Bunch-Kaufman 分解。
此函数返回一个块对角矩阵 D，其中每个块的大小最多为 2x2，并且可能会返回一个可能排列的单位下三角矩阵 L，使得分解 A = L D L^H 或 A = L D L^T 成立。如果 lower 为 False，则返回（再次可能排列的）上三角矩阵作为外因子。
排列数组可以通过行洗牌简单地将外因子三角化，即 lu[perm, :] 是一个上/下三角矩阵。这也等同于与置换矩阵 P 的乘积 P.dot(lu)，其中 P 是列置换的单位矩阵 I[:, perm]。
根据布尔值 lower 的值，仅引用输入数组的上三角或下三角部分。因此，输入一个三角矩阵会得到与提供完整矩阵相同的结果。
参数：
A：array_like
方阵输入数组
lower：bool, 可选
这会在因子分解的下三角或上三角外因子之间切换。下三角（lower=True）是默认值。
hermitian：bool, 可选
对于复数数组，这会定义是否假设 A = A.conj().T 或 A = A.T。对于实数数组，此切换无效。
overwrite_a：bool, 可选
允许重写 A 中的数据（可能会提升性能）。默认值为 False。
check_finite：bool, 可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会带来性能提升，但如果输入包含无穷大或 NaN，则可能导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
lu：LU 分解后的数组
因子分解的（可能）排列的上/下三角外因子。
d：数组 d
因子分解的块对角乘积。
perm：数组 perm
将 lu 变为三角形形式的行置换索引数组。
异常：
值错误
如果输入数组不是方阵。
ComplexWarning
如果给定一个具有非零虚部对角线的复数数组，并且 hermitian 设置为 True。
另请参见
注意
该函数使用来自 LAPACK 的对称矩阵的 ?SYTRF 例程和 Hermitian 矩阵的 ?HETRF 例程。详见 [1] 获取算法细节。
根据 lower 关键字的值，只引用输入数组的下三角或上三角部分。此关键字还定义了因子分解的外因子的结构。
新版本 1.1.0 中引入。
参考文献
[1]
J.R. Bunch, L. Kaufman, 计算惯性和解决对称线性系统的一些稳定方法, Math. Comput. Vol.31, 1977. DOI:10.2307/2005787
Examples
给定一个代表带有其条目的完整对称数组的上三角数组 a，获取 l，d 和置换向量 perm：
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import ldl
>>> a = np.array([[2, -1, 3], [0, 2, 0], [0, 0, 1]])
>>> lu, d, perm = ldl(a, lower=0) # Use the upper part
>>> lu
array([[ 0\. , 0\. , 1\. ],
[ 0\. , 1\. , -0.5],
[ 1\. , 1\. , 1.5]])
>>> d
array([[-5\. , 0\. , 0\. ],
[ 0\. , 1.5, 0\. ],
[ 0\. , 0\. , 2\. ]])
>>> perm
array([2, 1, 0])
>>> lu[perm, :]
array([[ 1\. , 1\. , 1.5],
[ 0\. , 1\. , -0.5],
[ 0\. , 0\. , 1\. ]])
>>> lu.dot(d).dot(lu.T)
array([[ 2., -1., 3.],
[-1., 2., 0.],
[ 3., 0., 1.]])
scipy.linalg.cholesky
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.cholesky.html#scipy.linalg.cholesky
scipy.linalg.cholesky(a, lower=False, overwrite_a=False, check_finite=True)
计算矩阵的乔列斯基分解。
返回埃尔米特正定矩阵 A 的乔列斯基分解，(A = L L^) 或 (A = U^ U)。
参数：
a(M, M) array_like
要分解的矩阵
lowerbool, 可选
是否计算上三角或下三角的乔列斯基分解。默认为上三角。
overwrite_abool, 可选
是否覆盖a中的数据（可能提高性能）。
check_finitebool, 可选
是否检查输入矩阵是否仅包含有限数。禁用可能提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
c(M, M) ndarray
a的上三角或下三角乔列斯基因子。
引发：
LinAlgError如果分解失败。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cholesky
>>> a = np.array([[1,-2j],[2j,5]])
>>> L = cholesky(a, lower=True)
>>> L
array([[ 1.+0.j, 0.+0.j],
[ 0.+2.j, 1.+0.j]])
>>> L @ L.T.conj()
array([[ 1.+0.j, 0.-2.j],
[ 0.+2.j, 5.+0.j]])
scipy.linalg.cholesky_banded
scipy.linalg.cholesky_banded(ab, overwrite_ab=False, lower=False, check_finite=True)
Cholesky 分解一个带状 Hermitian 正定矩阵
矩阵 a 以 lower-diagonal 或 upper-diagonal 形式存储在 ab 中：
ab[u + i - j, j] == a[i,j] (if upper form; i <= j)
ab[ i - j, j] == a[i,j] (if lower form; i >= j)
ab 的示例（a 的形状为(6,6)，u=2）：
upper form:
* * a02 a13 a24 a35
* a01 a12 a23 a34 a45
a00 a11 a22 a33 a44 a55
lower form:
a00 a11 a22 a33 a44 a55
a10 a21 a32 a43 a54 *
a20 a31 a42 a53 * *
参数：
ab(u + 1, M) array_like
带状矩阵
overwrite_abbool, 可选
在 ab 中丢弃数据（可能增强性能）
lowerbool, 可选
矩阵是否以 lower 形式表示（默认为 upper 形式）
check_finitebool, 可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
c(u + 1, M) ndarray
a 的 Cholesky 分解，与 ab 具有相同的带状格式
参见
cho_solve_banded
解决线性方程组，给定一个带状厄米特矩阵的 Cholesky 分解。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cholesky_banded
>>> from numpy import allclose, zeros, diag
>>> Ab = np.array([[0, 0, 1j, 2, 3j], [0, -1, -2, 3, 4], [9, 8, 7, 6, 9]])
>>> A = np.diag(Ab[0,2:], k=2) + np.diag(Ab[1,1:], k=1)
>>> A = A + A.conj().T + np.diag(Ab[2, :])
>>> c = cholesky_banded(Ab)
>>> C = np.diag(c[0, 2:], k=2) + np.diag(c[1, 1:], k=1) + np.diag(c[2, :])
>>> np.allclose(C.conj().T @ C - A, np.zeros((5, 5)))
True
scipy.linalg.cho_factor
scipy.linalg.cho_factor(a, lower=False, overwrite_a=False, check_finite=True)
计算矩阵的 Cholesky 分解，以在 cho_solve 中使用
返回包含 Hermitian 正定矩阵 a 的 Cholesky 分解 A = L L* 或 A = U* U 的矩阵。返回值可以直接用作 cho_solve 的第一个参数。
警告
返回的矩阵还在未使用 Cholesky 分解的条目中包含随机数据。如果需要将这些条目清零，请改用函数 cholesky。
参数：
a(M, M) 类似数组
要分解的矩阵
lower布尔值，可选
是否计算上三角或下三角的 Cholesky 分解（默认为：上三角）
overwrite_a布尔值，可选
是否覆盖数据（可能会提高性能）
check_finite布尔值，可选
是否检查输入矩阵只包含有限数字。禁用此选项可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
c(M, M) 数组
矩阵的上三角形或下三角形包含矩阵 a 的 Cholesky 因子。矩阵的其他部分包含随机数据。
lower布尔值
指示因子位于下三角形还是上三角形的标志
引发：
线性代数错误
如果分解失败，则引发错误。
另请参阅
cho_solve
使用矩阵的 Cholesky 分解解线性方程组。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cho_factor
>>> A = np.array([[9, 3, 1, 5], [3, 7, 5, 1], [1, 5, 9, 2], [5, 1, 2, 6]])
>>> c, low = cho_factor(A)
>>> c
array([[3\. , 1\. , 0.33333333, 1.66666667],
[3\. , 2.44948974, 1.90515869, -0.27216553],
[1\. , 5\. , 2.29330749, 0.8559528 ],
[5\. , 1\. , 2\. , 1.55418563]])
>>> np.allclose(np.triu(c).T @ np. triu(c) - A, np.zeros((4, 4)))
True
scipy.linalg.cho_solve
scipy.linalg.cho_solve(c_and_lower, b, overwrite_b=False, check_finite=True)
解线性方程 A x = b，给定 A 的 Cholesky 分解。
参数：
(c, lower)元组，(数组，布尔值)
给定 cho_factor 给出的 a 的 Cholesky 分解
b数组
右侧
overwrite_b布尔值，可选
是否覆盖 b 中的数据（可能提高性能）
check_finite布尔值，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数值。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，则可能导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
x数组
方程组 A x = b 的解
另见
cho_factor
矩阵 a 的 Cholesky 分解
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cho_factor, cho_solve
>>> A = np.array([[9, 3, 1, 5], [3, 7, 5, 1], [1, 5, 9, 2], [5, 1, 2, 6]])
>>> c, low = cho_factor(A)
>>> x = cho_solve((c, low), [1, 1, 1, 1])
>>> np.allclose(A @ x - [1, 1, 1, 1], np.zeros(4))
True
scipy.linalg.cho_solve_banded
scipy.linalg.cho_solve_banded(cb_and_lower, b, overwrite_b=False, check_finite=True)
解线性方程组A x = b，给定带状 Hermitian 矩阵A的 Cholesky 分解。
参数：
(cb, lower)元组，(ndarray, bool)
cb是由 cholesky_banded 给出的 A 的 Cholesky 分解。lower必须与传递给 cholesky_banded 的值相同。
b类数组
右侧向量
overwrite_b布尔值，可选
如果为 True，函数将覆盖b中的值。
check_finite布尔值，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
x数组
系统 A x = b 的解
另请参见
带状矩阵的 Cholesky 分解
注意事项
自 0.8.0 版本开始。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cholesky_banded, cho_solve_banded
>>> Ab = np.array([[0, 0, 1j, 2, 3j], [0, -1, -2, 3, 4], [9, 8, 7, 6, 9]])
>>> A = np.diag(Ab[0,2:], k=2) + np.diag(Ab[1,1:], k=1)
>>> A = A + A.conj().T + np.diag(Ab[2, :])
>>> c = cholesky_banded(Ab)
>>> x = cho_solve_banded((c, False), np.ones(5))
>>> np.allclose(A @ x - np.ones(5), np.zeros(5))
True
scipy.linalg.polar
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.polar.html#scipy.linalg.polar
scipy.linalg.polar(a, side='right')
计算极分解。
返回极分解的因子 [1] u 和 p，使得 a = up（如果 side 是“right”）或 a = pu（如果 side 是“left”），其中 p 是半正定矩阵。根据 a 的形状，u 的行或列正交。当 a 是方阵时，u 是方酉矩阵。当 a 不是方阵时，计算“标准极分解” [2]。
参数：
a(m, n) array_like
要分解的数组。
side，可选
确定计算右极分解还是左极分解。如果 side 是“right”，那么 a = up。如果 side 是“left”，那么 a = pu。默认为“right”。
返回：
u(m, n) ndarray
如果 a 是方阵，则 u 是酉矩阵。如果 m > n，则 a 的列正交；如果 m < n，则 u 的行正交。
pndarray
p 是埃尔米特半正定矩阵。如果 a 非奇异，则 p 是正定的。p 的形状为 (n, n) 或 (m, m)，具体取决于 side 是“right” 还是“left”。
参考文献
[1]
R. A. Horn 和 C. R. Johnson，《矩阵分析》，剑桥大学出版社，1985 年。
[2]
N. J. Higham，《矩阵函数：理论与计算》，SIAM，2008 年。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import polar
>>> a = np.array([[1, -1], [2, 4]])
>>> u, p = polar(a)
>>> u
array([[ 0.85749293, -0.51449576],
[ 0.51449576, 0.85749293]])
>>> p
array([[ 1.88648444, 1.2004901 ],
[ 1.2004901 , 3.94446746]])
一个非方阵示例，其中 m < n：
>>> b = np.array([[0.5, 1, 2], [1.5, 3, 4]])
>>> u, p = polar(b)
>>> u
array([[-0.21196618, -0.42393237, 0.88054056],
[ 0.39378971, 0.78757942, 0.4739708 ]])
>>> p
array([[ 0.48470147, 0.96940295, 1.15122648],
[ 0.96940295, 1.9388059 , 2.30245295],
[ 1.15122648, 2.30245295, 3.65696431]])
>>> u.dot(p) # Verify the decomposition.
array([[ 0.5, 1\. , 2\. ],
[ 1.5, 3\. , 4\. ]])
>>> u.dot(u.T) # The rows of u are orthonormal.
array([[ 1.00000000e+00, -2.07353665e-17],
[ -2.07353665e-17, 1.00000000e+00]])
另一个非方阵示例，其中 m > n：
>>> c = b.T
>>> u, p = polar(c)
>>> u
array([[-0.21196618, 0.39378971],
[-0.42393237, 0.78757942],
[ 0.88054056, 0.4739708 ]])
>>> p
array([[ 1.23116567, 1.93241587],
[ 1.93241587, 4.84930602]])
>>> u.dot(p) # Verify the decomposition.
array([[ 0.5, 1.5],
[ 1\. , 3\. ],
[ 2\. , 4\. ]])
>>> u.T.dot(u) # The columns of u are orthonormal.
array([[ 1.00000000e+00, -1.26363763e-16],
[ -1.26363763e-16, 1.00000000e+00]])
scipy.linalg.qr
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.qr.html#scipy.linalg.qr
scipy.linalg.qr(a, overwrite_a=False, lwork=None, mode='full', pivoting=False, check_finite=True)
计算矩阵的 QR 分解。
计算分解A = Q R，其中 Q 是单位矩阵/正交矩阵，R 是上三角矩阵。
参数：
a(M, N) array_like
要分解的矩阵
overwrite_abool，可选
如果overwrite_a设置为 True，重复使用现有输入数据结构而不是创建新的数据结构，可能会提高性能。
lworkint，可选
工作数组大小，lwork >= a.shape[1]。如果为 None 或-1，则计算最佳大小。
mode，可选
确定要返回的信息：返回 Q 和 R（'full'，默认），仅返回 R（'r'），或者返回经济型大小计算的 Q 和 R（'economic'，详见备注）。最后一个选项'raw'（在 SciPy 0.11 中添加）使函数以 LAPACK 使用的内部格式返回两个矩阵（Q，TAU）。
pivotingbool，可选
是否应在用于排名显示 qr 分解的枢轴处理中包括枢轴。如果使用枢轴，则计算分解A P = Q R，如上所述，但选择 P 使得 R 的对角线非递增。
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数字。禁用可能会带来性能提升，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
Qfloat 或复数 ndarray
形状为(M, M)或者对于mode='economic'为(M, K)的形状。如果mode='r'，则不返回。如果mode='raw'，则由元组(Q, TAU)替代。
Rfloat 或复数 ndarray
形状为(M, N)或者对于mode in ['economic', 'raw']为(K, N)。K = min(M, N)。
Pint ndarray
对于pivoting=True的形状为(N,)。如果pivoting=False，则不返回。
引发：
LinAlgError
如果分解失败则引发
备注
这是 LAPACK 例程 dgeqrf、zgeqrf、dorgqr、zungqr、dgeqp3 和 zgeqp3 的接口。
如果mode=economic，则 Q 和 R 的形状为(M, K)和(K, N)，而不是(M,M)和(M,N)，其中K=min(M,N)。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> a = rng.standard_normal((9, 6))
>>> q, r = linalg.qr(a)
>>> np.allclose(a, np.dot(q, r))
True
>>> q.shape, r.shape
((9, 9), (9, 6))
>>> r2 = linalg.qr(a, mode='r')
>>> np.allclose(r, r2)
True
>>> q3, r3 = linalg.qr(a, mode='economic')
>>> q3.shape, r3.shape
((9, 6), (6, 6))
>>> q4, r4, p4 = linalg.qr(a, pivoting=True)
>>> d = np.abs(np.diag(r4))
>>> np.all(d[1:] <= d[:-1])
True
>>> np.allclose(a[:, p4], np.dot(q4, r4))
True
>>> q4.shape, r4.shape, p4.shape
((9, 9), (9, 6), (6,))
>>> q5, r5, p5 = linalg.qr(a, mode='economic', pivoting=True)
>>> q5.shape, r5.shape, p5.shape
((9, 6), (6, 6), (6,))
scipy.linalg.qr_multiply
scipy.linalg.qr_multiply(a, c, mode='right', pivoting=False, conjugate=False, overwrite_a=False, overwrite_c=False)
计算 QR 分解并将 Q 与矩阵相乘。
计算分解A = Q R，其中 Q 是单位/正交矩阵，R 是上三角矩阵。将 Q 与向量或矩阵 c 相乘。
参数：
a(M, N)，array_like
输入数组
carray_like
要乘以q的输入数组。
mode，可选
如果 mode 为‘left’，则返回Q @ c，如果 mode 为‘right’，则返回c @ Q。如果 mode 为‘left’，则 c 的形状必须适合矩阵乘法，min(a.shape) == c.shape[0]；如果 mode 为‘right’，则a.shape[0] == c.shape[1]。
pivotingbool，可选
是否应在 rank-revealing qr 分解中包含枢轴。有关 qr 的文档，请参阅。
conjugatebool，可选
是否应复合 Q。这可能比显式复合更快。
overwrite_abool，可选
数据是否在 a 中覆盖（可能会提高性能）
overwrite_cbool，可选
数据是否被覆盖（可能会提高性能）。如果使用此选项，则 c 必须足够大以保存结果，即如果 mode 为‘left’，则c.shape[0]=a.shape[0]。
Returns:
CQndarray
Q和c的乘积。
R(K, N)，ndarray
结果 QR 分解的 R 数组，其中K = min(M, N)。
P(N,) ndarray
整数枢轴数组。仅当pivoting=True时返回。
Raises:
LinAlgError
如果 QR 分解失败，则引发。
Notes
这是 LAPACK 例程?GEQRF、?ORMQR、?UNMQR和?GEQP3的接口。
版本 0.11.0 中的新功能。
Examples
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import qr_multiply, qr
>>> A = np.array([[1, 3, 3], [2, 3, 2], [2, 3, 3], [1, 3, 2]])
>>> qc, r1, piv1 = qr_multiply(A, 2*np.eye(4), pivoting=1)
>>> qc
array([[-1., 1., -1.],
[-1., -1., 1.],
[-1., -1., -1.],
[-1., 1., 1.]])
>>> r1
array([[-6., -3., -5\. ],
[ 0., -1., -1.11022302e-16],
[ 0., 0., -1\. ]])
>>> piv1
array([1, 0, 2], dtype=int32)
>>> q2, r2, piv2 = qr(A, mode='economic', pivoting=1)
>>> np.allclose(2*q2 - qc, np.zeros((4, 3)))
True
scipy.linalg.qr_update
scipy.linalg.qr_update(Q, R, u, v, overwrite_qruv=False, check_finite=True)
排名 k 的 QR 更新
如果A = Q R是A的 QR 分解，则返回A + u v**T的 QR 分解（对于实数A）或A + u v**H的 QR 分解（对于复数A）。
参数：
Q(M, M) 或 (M, N) 类似数组
QR 分解后的酉/正交矩阵。
R(M, N) 或 (N, N) 类似数组
QR 分解后的上三角矩阵。
u(M,) 或 (M, k) 类似数组
左侧更新向量
v(N,) 或 (N, k) 类似数组
右侧更新向量
overwrite_qruv bool，可选
如果为 True，在执行更新时尽可能消耗 Q、R、u 和 v，否则根据需要进行复制。默认为 False。
check_finite bool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数字。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。默认为 True。
返回：
Q1 ndarray
更新后的酉/正交因子
R1 ndarray
更新后的上三角因子
另见
qr, qr_multiply, qr_delete, qr_insert
注释
此例程不保证R1的对角线条目是实数或正数。
新版本 0.16.0 中新增。
参考文献
[1]
高卢布（G. H.）与范伦（C. F.）·卢恩，《矩阵计算》，第三版（约翰·霍普金斯大学出版社，1996 年）。
[2]
丹尼尔（J. W.）、格拉格（W. B.）、考夫曼（L.）与斯图尔特（G. W.），《重正交化和稳定算法用于更新格拉姆-施密特 QR 分解》，数学与计算 30，772-795 页（1976 年）。
[3]
莱切尔（L.）与格拉格（W. B.），《用于更新 QR 分解的 FORTRAN 子程序》，ACM 数学软件事务 16，369-377 页（1990 年）。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[ 3., -2., -2.],
... [ 6., -9., -3.],
... [ -3., 10., 1.],
... [ 6., -7., 4.],
... [ 7., 8., -6.]])
>>> q, r = linalg.qr(a)
鉴于此 QR 分解，执行一个排名 1 的更新。
>>> u = np.array([7., -2., 4., 3., 5.])
>>> v = np.array([1., 3., -5.])
>>> q_up, r_up = linalg.qr_update(q, r, u, v, False)
>>> q_up
array([[ 0.54073807, 0.18645997, 0.81707661, -0.02136616, 0.06902409], # may vary (signs)
[ 0.21629523, -0.63257324, 0.06567893, 0.34125904, -0.65749222],
[ 0.05407381, 0.64757787, -0.12781284, -0.20031219, -0.72198188],
[ 0.48666426, -0.30466718, -0.27487277, -0.77079214, 0.0256951 ],
[ 0.64888568, 0.23001 , -0.4859845 , 0.49883891, 0.20253783]])
>>> r_up
array([[ 18.49324201, 24.11691794, -44.98940746], # may vary (signs)
[ 0\. , 31.95894662, -27.40998201],
[ 0\. , 0\. , -9.25451794],
[ 0\. , 0\. , 0\. ],
[ 0\. , 0\. , 0\. ]])
更新等效，但比以下更快。
>>> a_up = a + np.outer(u, v)
>>> q_direct, r_direct = linalg.qr(a_up)
检查我们是否有等价结果：
>>> np.allclose(np.dot(q_up, r_up), a_up)
True
而更新后的 Q 仍然是酉的：
>>> np.allclose(np.dot(q_up.T, q_up), np.eye(5))
True
还可以更新经济（减少、薄）分解：
>>> qe, re = linalg.qr(a, mode='economic')
>>> qe_up, re_up = linalg.qr_update(qe, re, u, v, False)
>>> qe_up
array([[ 0.54073807, 0.18645997, 0.81707661], # may vary (signs)
[ 0.21629523, -0.63257324, 0.06567893],
[ 0.05407381, 0.64757787, -0.12781284],
[ 0.48666426, -0.30466718, -0.27487277],
[ 0.64888568, 0.23001 , -0.4859845 ]])
>>> re_up
array([[ 18.49324201, 24.11691794, -44.98940746], # may vary (signs)
[ 0\. , 31.95894662, -27.40998201],
[ 0\. , 0\. , -9.25451794]])
>>> np.allclose(np.dot(qe_up, re_up), a_up)
True
>>> np.allclose(np.dot(qe_up.T, qe_up), np.eye(3))
True
类似上述，执行一个二阶更新。
>>> u2 = np.array([[ 7., -1,],
... [-2., 4.],
... [ 4., 2.],
... [ 3., -6.],
... [ 5., 3.]])
>>> v2 = np.array([[ 1., 2.],
... [ 3., 4.],
... [-5., 2]])
>>> q_up2, r_up2 = linalg.qr_update(q, r, u2, v2, False)
>>> q_up2
array([[-0.33626508, -0.03477253, 0.61956287, -0.64352987, -0.29618884], # may vary (signs)
[-0.50439762, 0.58319694, -0.43010077, -0.33395279, 0.33008064],
[-0.21016568, -0.63123106, 0.0582249 , -0.13675572, 0.73163206],
[ 0.12609941, 0.49694436, 0.64590024, 0.31191919, 0.47187344],
[-0.75659643, -0.11517748, 0.10284903, 0.5986227 , -0.21299983]])
>>> r_up2
array([[-23.79075451, -41.1084062 , 24.71548348], # may vary (signs)
[ 0\. , -33.83931057, 11.02226551],
[ 0\. , 0\. , 48.91476811],
[ 0\. , 0\. , 0\. ],
[ 0\. , 0\. , 0\. ]])
这个更新也是A + U V**T的有效 QR 分解。
>>> a_up2 = a + np.dot(u2, v2.T)
>>> np.allclose(a_up2, np.dot(q_up2, r_up2))
True
>>> np.allclose(np.dot(q_up2.T, q_up2), np.eye(5))
True
scipy.linalg.qr_delete
scipy.linalg.qr_delete(Q, R, k, int p=1, which=u'row', overwrite_qr=False, check_finite=True)
行或列删除的 QR 下降
如果A = Q R是A的 QR 分解，则返回A的 QR 分解，其中从行或列k开始删除p行或列。
参数：
Q(M, M)或(M, N) array_like
来自 QR 分解的酉/正交矩阵。
R(M, N)或(N, N) array_like
来自 QR 分解的上三角矩阵。
kint
要删除的第一行或列的索引。
pint，可选
要删除的行或列数，默认为 1。
which: {‘row’, ‘col’}，可选
确定将删除行或列，默认为‘行’
overwrite_qrbool，可选
如果为 True，消耗 Q 和 R，用它们的下降版本覆盖它们的内容，并返回适当大小的视图。默认为 False。
check_finitebool，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会带来性能提升，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃，非终止）。默认为 True。
返回：
Q1ndarray
更新后的酉/正交因子
R1ndarray
更新后的上三角因子
另见
qr, qr_multiply, qr_insert, qr_update
注意事项
此例程不保证R1的对角线条目为正。
新版本 0.16.0 中加入。
参考资料
[1]
Golub, G. H. & Van Loan, C. F. Matrix Computations, 3rd Ed. (Johns Hopkins University Press, 1996).
[2]
Daniel, J. W., Gragg, W. B., Kaufman, L. & Stewart, G. W. Reorthogonalization and stable algorithms for updating the Gram-Schmidt QR factorization. Math. Comput. 30, 772-795 (1976).
[3]
Reichel, L. & Gragg, W. B. Algorithm 686: FORTRAN Subroutines for Updating the QR Decomposition. ACM Trans. Math. Softw. 16, 369-377 (1990).
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[ 3., -2., -2.],
... [ 6., -9., -3.],
... [ -3., 10., 1.],
... [ 6., -7., 4.],
... [ 7., 8., -6.]])
>>> q, r = linalg.qr(a)
给定这个 QR 分解，当移除 2 行时更新 q 和 r。
>>> q1, r1 = linalg.qr_delete(q, r, 2, 2, 'row', False)
>>> q1
array([[ 0.30942637, 0.15347579, 0.93845645], # may vary (signs)
[ 0.61885275, 0.71680171, -0.32127338],
[ 0.72199487, -0.68017681, -0.12681844]])
>>> r1
array([[ 9.69535971, -0.4125685 , -6.80738023], # may vary (signs)
[ 0\. , -12.19958144, 1.62370412],
[ 0\. , 0\. , -0.15218213]])
此更新与以下方法等效，但速度更快。
>>> a1 = np.delete(a, slice(2,4), 0)
>>> a1
array([[ 3., -2., -2.],
[ 6., -9., -3.],
[ 7., 8., -6.]])
>>> q_direct, r_direct = linalg.qr(a1)
检查我们是否有等效的结果：
>>> np.dot(q1, r1)
array([[ 3., -2., -2.],
[ 6., -9., -3.],
[ 7., 8., -6.]])
>>> np.allclose(np.dot(q1, r1), a1)
True
更新后的 Q 仍然是酉的：
>>> np.allclose(np.dot(q1.T, q1), np.eye(3))
True
scipy.linalg.qr_insert
scipy.linalg.qr_insert(Q, R, u, k, which='row', rcond=None, overwrite_qru=False, check_finite=True)
QR 更新行或列插入
如果A = Q R是A的 QR 分解，则返回在行或列从 k 开始插入的A的 QR 分解。
参数：
Q(M, M) array_like
A的 QR 分解的单位/正交矩阵。
R(M, N) array_like
A的 QR 分解的上三角矩阵。
u(N,), (p, N), (M,), or (M, p) array_like
要插入的行或列
kint
要插入u之前的索引。
which: {‘row’, ‘col’}, optional
决定是否插入行或列，默认为'row'
rcondfloat
Q增广为u/||u||的倒数条件数的下限。仅在更新经济模式（薄，(M,N) (N,N)）分解时使用。如果为 None，则使用机器精度。默认为 None。
overwrite_qrubool, optional
如果为 True，则在执行更新时尽可能消耗 Q、R 和 u，否则根据需要制作副本。默认为 False。
check_finitebool, optional
是否检查输入矩阵只包含有限数字。禁用可能会带来性能提升，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃，非终止）。默认为 True。
返回：
Q1ndarray
更新后的单位/正交因子
R1ndarray
更新后的上三角因子
Raises:
LinAlgError
如果更新(M,N) (N,N)分解，并且带有 u/||u||增广的 Q 的倒数条件数小于 rcond。
另请参阅
qr, qr_multiply, qr_delete, qr_update
注释
此例程不保证R1的对角线条目为正。
新版本 0.16.0 中添加。
参考文献
[1]
Golub, G. H. & Van Loan, C. F. Matrix Computations, 3rd Ed. (Johns Hopkins University Press, 1996).
[2]
Daniel, J. W., Gragg, W. B., Kaufman, L. & Stewart, G. W. Reorthogonalization and stable algorithms for updating the Gram-Schmidt QR factorization. Math. Comput. 30, 772-795 (1976).
[3]
Reichel, L. & Gragg, W. B. Algorithm 686: FORTRAN Subroutines for Updating the QR Decomposition. ACM Trans. Math. Softw. 16, 369-377 (1990).
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[ 3., -2., -2.],
... [ 6., -7., 4.],
... [ 7., 8., -6.]])
>>> q, r = linalg.qr(a)
给定此 QR 分解，当插入 2 行时更新 q 和 r。
>>> u = np.array([[ 6., -9., -3.],
... [ -3., 10., 1.]])
>>> q1, r1 = linalg.qr_insert(q, r, u, 2, 'row')
>>> q1
array([[-0.25445668, 0.02246245, 0.18146236, -0.72798806, 0.60979671], # may vary (signs)
[-0.50891336, 0.23226178, -0.82836478, -0.02837033, -0.00828114],
[-0.50891336, 0.35715302, 0.38937158, 0.58110733, 0.35235345],
[ 0.25445668, -0.52202743, -0.32165498, 0.36263239, 0.65404509],
[-0.59373225, -0.73856549, 0.16065817, -0.0063658 , -0.27595554]])
>>> r1
array([[-11.78982612, 6.44623587, 3.81685018], # may vary (signs)
[ 0\. , -16.01393278, 3.72202865],
[ 0\. , 0\. , -6.13010256],
[ 0\. , 0\. , 0\. ],
[ 0\. , 0\. , 0\. ]])
更新相当于但比以下更快。
>>> a1 = np.insert(a, 2, u, 0)
>>> a1
array([[ 3., -2., -2.],
[ 6., -7., 4.],
[ 6., -9., -3.],
[ -3., 10., 1.],
[ 7., 8., -6.]])
>>> q_direct, r_direct = linalg.qr(a1)
检查我们是否有相同的结果：
>>> np.dot(q1, r1)
array([[ 3., -2., -2.],
[ 6., -7., 4.],
[ 6., -9., -3.],
[ -3., 10., 1.],
[ 7., 8., -6.]])
>>> np.allclose(np.dot(q1, r1), a1)
True
并且更新后的 Q 仍然是单位的：
>>> np.allclose(np.dot(q1.T, q1), np.eye(5))
True
scipy.linalg.rq
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.rq.html#scipy.linalg.rq
scipy.linalg.rq(a, overwrite_a=False, lwork=None, mode='full', check_finite=True)
计算矩阵的 RQ 分解。
计算分解A = R Q，其中 Q 是酉/正交的，R 是上三角形的。
参数：
a(M, N) 类似数组
要分解的矩阵
overwrite_a布尔型，可选
是否覆盖 a 中的数据（可能会提高性能）
lwork整型，可选
工作数组大小，lwork >= a.shape[1]。如果为 None 或-1，则计算一个最佳大小。
mode，可选
决定返回哪些信息：Q 和 R 都返回（‘full’，默认），只返回 R（‘r’），或者返回经济尺寸计算的 Q 和 R（‘economic’，参见注意事项）。
check_finite布尔型，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会带来性能提升，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
R浮点数或复数的 ndarray
形状为(M, N)或(M, K)，对于mode='economic'，K = min(M, N)。
Q浮点数或复数的 ndarray
形状为(N, N)或(K, N)，对于mode='economic'。如果mode='r'，则不返回。
抛出：
LinAlgError
如果分解失败。
注意事项
这是 LAPACK 例程 sgerqf，dgerqf，cgerqf，zgerqf，sorgrq，dorgrq，cungrq 和 zungrq 的接口。
如果mode=economic，则 Q 和 R 的形状为(K, N)和(M, K)，而不是(N,N)和(M,N)，其中K=min(M,N)。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> a = rng.standard_normal((6, 9))
>>> r, q = linalg.rq(a)
>>> np.allclose(a, r @ q)
True
>>> r.shape, q.shape
((6, 9), (9, 9))
>>> r2 = linalg.rq(a, mode='r')
>>> np.allclose(r, r2)
True
>>> r3, q3 = linalg.rq(a, mode='economic')
>>> r3.shape, q3.shape
((6, 6), (6, 9))
scipy.linalg.qz
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.qz.html#scipy.linalg.qz
scipy.linalg.qz(A, B, output='real', lwork=None, sort=None, overwrite_a=False, overwrite_b=False, check_finite=True)
用于一对矩阵的广义特征值的 QZ 分解。
一对 n 乘 n 矩阵（A，B）的 QZ 或广义舒尔分解是：
(A,B) = (Q @ AA @ Z*, Q @ BB @ Z*)
如果 BB 是具有非负对角线的上三角形状，且 AA 是上三角形状，则 AA，BB 位于广义舒尔形式中；或者对于实 QZ 分解（output='real'）块上三角形状，具有 1x1 和 2x2 块。在这种情况下，1x1 块对应于实广义特征值，而 2x2 块通过使 BB 的对应元素具有以下形式而‘标准化’：
[ a 0 ]
[ 0 b ]
并且 AA 和 BB 的对应的 2x2 块将具有一对复共轭的广义特征值。如果（output='complex'）或 A 和 B 是复矩阵，则 Z’表示 Z 的共轭转置。Q 和 Z 是酉矩阵。
参数：
A(N, N) array_like
用于分解的二维数组
B(N, N) array_like
用于分解的二维数组
output，可选
构建实数或复数矩阵的 QZ 分解。默认为‘real’。
lworkint，可选
工作数组大小。如果为 None 或-1，则会自动计算。
sort，可选
注意：此输入目前已禁用。请使用 ordqz 代替。
指定是否应对上层特征值进行排序。可以传递一个可调用函数，给定一个特征值，返回一个布尔值，表示是否应将特征值排序到左上角（True）。对于实矩阵对，排序函数接受三个实参数（alphar, alphai, beta）。特征值 x = (alphar + alphai*1j)/beta。对于复矩阵对或者 output=’complex’，排序函数接受两个复参数（alpha, beta）。特征值 x = (alpha/beta)。也可以使用字符串参数：
- ‘lhp’ 左平面（x.real < 0.0）
- ‘rhp’ 右平面（x.real > 0.0）
- ‘iuc’ 单位圆内部（x*x.conjugate() < 1.0）
- ‘ouc’ 单位圆外部（x*x.conjugate() > 1.0）
默认为 None（不排序）。
overwrite_abool，可选
是否覆盖 a 中的数据（可能提高性能）
overwrite_bbool，可选
是否覆盖 b 中的数据（可能提高性能）
check_finitebool，可选
如果为 true，则检查A和B的元素是否为有限数。如果为 false，则不进行检查并将矩阵传递给底层算法。
返回：
AA(N, N) ndarray
一般化的 A 的舒尔形式。
BB(N, N) ndarray
一般化的 B 的舒尔形式。
Q(N, N) ndarray
左舒尔向量。
Z(N, N) ndarray
右舒尔向量。
参见
ordqz
注释
Q 相对于 Matlab 中等效函数是转置的。
新版本 0.11.0 中的新增内容。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import qz
>>> A = np.array([[1, 2, -1], [5, 5, 5], [2, 4, -8]])
>>> B = np.array([[1, 1, -3], [3, 1, -1], [5, 6, -2]])
计算分解。QZ 分解不唯一，因此根据所使用的基础库不同，以下输出中系数的符号可能会有所不同。
>>> AA, BB, Q, Z = qz(A, B)
>>> AA
array([[-1.36949157, -4.05459025, 7.44389431],
[ 0\. , 7.65653432, 5.13476017],
[ 0\. , -0.65978437, 2.4186015 ]]) # may vary
>>> BB
array([[ 1.71890633, -1.64723705, -0.72696385],
[ 0\. , 8.6965692 , -0\. ],
[ 0\. , 0\. , 2.27446233]]) # may vary
>>> Q
array([[-0.37048362, 0.1903278 , 0.90912992],
[-0.90073232, 0.16534124, -0.40167593],
[ 0.22676676, 0.96769706, -0.11017818]]) # may vary
>>> Z
array([[-0.67660785, 0.63528924, -0.37230283],
[ 0.70243299, 0.70853819, -0.06753907],
[ 0.22088393, -0.30721526, -0.92565062]]) # may vary
验证 QZ 分解。对于实数输出，在以下表达式中我们只需要Z的转置。
>>> Q @ AA @ Z.T # Should be A
array([[ 1., 2., -1.],
[ 5., 5., 5.],
[ 2., 4., -8.]])
>>> Q @ BB @ Z.T # Should be B
array([[ 1., 1., -3.],
[ 3., 1., -1.],
[ 5., 6., -2.]])
重复分解，但使用output='complex'。
>>> AA, BB, Q, Z = qz(A, B, output='complex')
为了输出简洁，我们使用np.set_printoptions()来将 NumPy 数组的输出精度设置为 3，并将微小值显示为 0。
>>> np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
>>> AA
array([[-1.369+0.j , 2.248+4.237j, 4.861-5.022j],
[ 0\. +0.j , 7.037+2.922j, 0.794+4.932j],
[ 0\. +0.j , 0\. +0.j , 2.655-1.103j]]) # may vary
>>> BB
array([[ 1.719+0.j , -1.115+1.j , -0.763-0.646j],
[ 0\. +0.j , 7.24 +0.j , -3.144+3.322j],
[ 0\. +0.j , 0\. +0.j , 2.732+0.j ]]) # may vary
>>> Q
array([[ 0.326+0.175j, -0.273-0.029j, -0.886-0.052j],
[ 0.794+0.426j, -0.093+0.134j, 0.402-0.02j ],
[-0.2 -0.107j, -0.816+0.482j, 0.151-0.167j]]) # may vary
>>> Z
array([[ 0.596+0.32j , -0.31 +0.414j, 0.393-0.347j],
[-0.619-0.332j, -0.479+0.314j, 0.154-0.393j],
[-0.195-0.104j, 0.576+0.27j , 0.715+0.187j]]) # may vary
对于复数数组，在以下表达式中我们必须使用Z.conj().T来验证分解。
>>> Q @ AA @ Z.conj().T # Should be A
array([[ 1.-0.j, 2.-0.j, -1.-0.j],
[ 5.+0.j, 5.+0.j, 5.-0.j],
[ 2.+0.j, 4.+0.j, -8.+0.j]])
>>> Q @ BB @ Z.conj().T # Should be B
array([[ 1.+0.j, 1.+0.j, -3.+0.j],
[ 3.-0.j, 1.-0.j, -1.+0.j],
[ 5.+0.j, 6.+0.j, -2.+0.j]])
scipy.linalg.ordqz
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.ordqz.html#scipy.linalg.ordqz
scipy.linalg.ordqz(A, B, sort='lhp', output='real', overwrite_a=False, overwrite_b=False, check_finite=True)
用于一对重新排序矩阵的 QZ 分解。
参数：
A(N, N) array_like
2-D 数组进行分解
B(N, N) array_like
2-D 数组进行分解
sort，可选
指定是否应对上部特征值进行排序。可以传递一个可调用函数，给定一个有序对 (alpha, beta) 表示特征值 x = (alpha/beta)，返回一个布尔值，表示是否应将特征值排序到左上角（True）。对于实矩阵对，beta 是实数，而 alpha 可以是复数；对于复杂矩阵对，alpha 和 beta 都可以是复数。该可调用函数必须能够接受一个 NumPy 数组。另外，也可以使用字符串参数：
- ‘lhp’ 左半平面（x.real < 0.0）
- ‘rhp’ 右半平面（x.real > 0.0）
- ‘iuc’ 单位圆内（x*x.conjugate() < 1.0）
- ‘ouc’ 单位圆外（x*x.conjugate() > 1.0）
使用预定义的排序函数，无穷特征值（即 alpha != 0 且 beta = 0）被认为既不位于左半平面也不位于右半平面，但被认为位于单位圆外。对于特征值 (alpha, beta) = (0, 0)，预定义的排序函数都返回 False。
outputstr {'real'，'complex'}，可选
构造实数或复数 QZ 分解的真实矩阵。默认为 'real'。
overwrite_abool, optional
如果为真，则覆盖 A 的内容。
overwrite_bbool, optional
如果为真，则覆盖 B 的内容。
check_finitebool, optional
如果为真，则检查 A 和 B 的元素是否为有限数。如果为假，则不进行检查并将矩阵传递给底层算法。
返回：
AA(N, N) ndarray
A 的广义舒尔形式。
BB(N, N) ndarray
B 的广义舒尔形式。
alpha(N,) ndarray
alpha = alphar + alphai * 1j。请参阅备注。
beta(N,) ndarray
请参阅备注。
Q(N, N) ndarray
左舒尔向量。
Z(N, N) ndarray
右舒尔向量。
另请参阅
备注
在退出时，(ALPHAR(j) + ALPHAI(j)*i)/BETA(j), j=1,...,N，将是广义特征值。 ALPHAR(j) + ALPHAI(j)*i 和 BETA(j),j=1,...,N 是复杂舒尔形式（S，T）的对角线，如果实广义舒尔形式（A，B）的 2×2 对角块进一步通过复杂酉变换化为三角形式，则结果如此。如果 ALPHAI(j) 为零，则第 j 个特征值为实数；如果为正，则第 j 个和 (j+1) 个特征值为复共轭对，其中 ALPHAI(j+1) 为负数。
自版本 0.17.0 起新增。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import ordqz
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> B = np.array([[0, 6, 0, 0], [5, 0, 2, 1], [5, 2, 6, 6], [4, 7, 7, 7]])
>>> AA, BB, alpha, beta, Q, Z = ordqz(A, B, sort='lhp')
由于我们已对左半平面特征值进行了排序，负值首先出现
>>> (alpha/beta).real < 0
array([ True, True, False, False], dtype=bool)
scipy.linalg.schur
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.schur.html#scipy.linalg.schur
scipy.linalg.schur(a, output='real', lwork=None, overwrite_a=False, sort=None, check_finite=True)
计算矩阵的舒尔分解。
舒尔分解为：
A = Z T Z^H
其中 Z 为酉，T 为上三角，或对于实舒尔分解（output=’real’），准上三角。在准三角形式中，描述复值特征值对的 2x2 块可能从对角线突出。
参数：
a(M, M) array_like
矩阵分解
output，可选
构造实数或复数舒尔分解（对于实矩阵）。
lwork整数，可选
工作数组大小。如果为 None 或-1，则会自动计算。
overwrite_a布尔值，可选
是否覆盖数据在（可能提高性能）。
sort，可选
指定是否应对上特征值进行排序。可以传递一个可调用对象，给定一个特征值，返回一个布尔值，表示是否应将该特征值排序到左上角（True）。另外，也可以使用字符串参数：
'lhp' Left-hand plane (x.real < 0.0)
'rhp' Right-hand plane (x.real > 0.0)
'iuc' Inside the unit circle (x*x.conjugate() <= 1.0)
'ouc' Outside the unit circle (x*x.conjugate() > 1.0)
默认为 None（不排序）。
check_finite布尔值，可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数。禁用可能会带来性能提升，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
T(M, M) 数组
A 的舒尔形式。对于实数舒尔分解，它是实数值的。
Z(M, M) 数组
一个 A 的酉舒尔变换矩阵。对于实数舒尔分解，它是实数值的。
sdim整数
如果只有在请求排序时，第三个返回值才会包含满足排序条件的特征值数量。
引发：
线性代数错误
三种条件下引发的错误：
-
算法由于 QR 算法未能计算所有特征值而失败。
-
如果请求特征值排序，由于未能分离特征值而导致无法重新排序特征值，通常是因为条件不佳。
-
如果请求特征值排序，由于舍入误差导致主特征值不再满足排序条件。
另见
rsf2csf
将实数舒尔形式转换为复数舒尔形式
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import schur, eigvals
>>> A = np.array([[0, 2, 2], [0, 1, 2], [1, 0, 1]])
>>> T, Z = schur(A)
>>> T
array([[ 2.65896708, 1.42440458, -1.92933439],
[ 0\. , -0.32948354, -0.49063704],
[ 0\. , 1.31178921, -0.32948354]])
>>> Z
array([[0.72711591, -0.60156188, 0.33079564],
[0.52839428, 0.79801892, 0.28976765],
[0.43829436, 0.03590414, -0.89811411]])
>>> T2, Z2 = schur(A, output='complex')
>>> T2
array([[ 2.65896708, -1.22839825+1.32378589j, 0.42590089+1.51937378j], # may vary
[ 0\. , -0.32948354+0.80225456j, -0.59877807+0.56192146j],
[ 0\. , 0\. , -0.32948354-0.80225456j]])
>>> eigvals(T2)
array([2.65896708, -0.32948354+0.80225456j, -0.32948354-0.80225456j])
一个任意的自定义特征值排序条件，具有正虚部，仅由一个特征值满足
>>> T3, Z3, sdim = schur(A, output='complex', sort=lambda x: x.imag > 0)
>>> sdim
1
scipy.linalg.rsf2csf
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.rsf2csf.html#scipy.linalg.rsf2csf
scipy.linalg.rsf2csf(T, Z, check_finite=True)
将实 Schur 形式转换为复 Schur 形式。
将准对角的实值 Schur 形式转换为上三角形的复值 Schur 形式。
参数：
T(M, M) array_like
原始数组的实 Schur 形式
Z(M, M) array_like
Schur 变换矩阵
check_finitebool，可选
是否检查输入数组仅包含有限数。禁用可能会提高性能，但如果输入确实包含无穷大或 NaN，则可能会导致问题（崩溃、非终止）。
返回值：
T(M, M) ndarray
原始数组的复 Schur 形式
Z(M, M) ndarray
对应于复形式的 Schur 变换矩阵
参见
schur
数组的 Schur 分解
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import schur, rsf2csf
>>> A = np.array([[0, 2, 2], [0, 1, 2], [1, 0, 1]])
>>> T, Z = schur(A)
>>> T
array([[ 2.65896708, 1.42440458, -1.92933439],
[ 0\. , -0.32948354, -0.49063704],
[ 0\. , 1.31178921, -0.32948354]])
>>> Z
array([[0.72711591, -0.60156188, 0.33079564],
[0.52839428, 0.79801892, 0.28976765],
[0.43829436, 0.03590414, -0.89811411]])
>>> T2 , Z2 = rsf2csf(T, Z)
>>> T2
array([[2.65896708+0.j, -1.64592781+0.743164187j, -1.21516887+1.00660462j],
[0.+0.j , -0.32948354+8.02254558e-01j, -0.82115218-2.77555756e-17j],
[0.+0.j , 0.+0.j, -0.32948354-0.802254558j]])
>>> Z2
array([[0.72711591+0.j, 0.28220393-0.31385693j, 0.51319638-0.17258824j],
[0.52839428+0.j, 0.24720268+0.41635578j, -0.68079517-0.15118243j],
[0.43829436+0.j, -0.76618703+0.01873251j, -0.03063006+0.46857912j]])
scipy.linalg.hessenberg
scipy.linalg.hessenberg(a, calc_q=False, overwrite_a=False, check_finite=True)
计算矩阵的 Hessenberg 形式。
Hessenberg 分解为：
A = Q H Q^H
其中 Q 是单位 ary/正交的，H 除了第一个次对角线以下的元素外都为零。
参数：
a(M, M) array_like
要转换为 Hessenberg 形式的矩阵。
calc_qbool, 可选
是否计算变换矩阵。默认为 False。
overwrite_abool, 可选
是否覆盖 a；可能提高性能。默认为 False。
check_finitebool, 可选
是否检查输入矩阵仅包含有限数字。禁用可能提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
H(M, M) ndarray
a 的 Hessenberg 形式。
Q(M, M) ndarray
单位 ary/正交相似变换矩阵 A = Q H Q^H。仅在 calc_q=True 时返回。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import hessenberg
>>> A = np.array([[2, 5, 8, 7], [5, 2, 2, 8], [7, 5, 6, 6], [5, 4, 4, 8]])
>>> H, Q = hessenberg(A, calc_q=True)
>>> H
array([[ 2\. , -11.65843866, 1.42005301, 0.25349066],
[ -9.94987437, 14.53535354, -5.31022304, 2.43081618],
[ 0\. , -1.83299243, 0.38969961, -0.51527034],
[ 0\. , 0\. , -3.83189513, 1.07494686]])
>>> np.allclose(Q @ H @ Q.conj().T - A, np.zeros((4, 4)))
True
scipy.linalg.cdf2rdf
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.cdf2rdf.html#scipy.linalg.cdf2rdf
scipy.linalg.cdf2rdf(w, v)
将复数特征值w和特征向量v转换为实块对角形式的实特征值wr及相关的实特征向量vr，使得：
vr @ wr = X @ vr
保持不变，其中X是w和v是其特征值和特征向量的原始数组。
1.1.0 版本新增。
参数：
w(…, M) array_like
复数或实特征值，数组或数组堆栈
如果交错排列共轭对，将会产生错误结果。因此，[1+1j, 1, 1-1j]将给出正确结果，但[1+1j, 2+1j, 1-1j, 2-1j]则不会。
v(…, M, M) array_like
复数或实特征向量，方阵或方阵堆栈。
返回：
wr(…, M, M) ndarray
特征值的实对角块形式
vr(…, M, M) ndarray
与wr相关的实特征向量
参见
eig函数
对于非对称数组的特征值和右特征向量
rsf2csf函数
将实舒尔形式转换为复舒尔形式
注释
w、v必须是某些实矩阵X的特征结构，例如通过w, v = scipy.linalg.eig(X)或w, v = numpy.linalg.eig(X)获得，其中X也可以表示为堆叠的数组。
1.1.0 版本新增。
示例
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[1, 2, 3], [0, 4, 5], [0, -5, 4]])
>>> X
array([[ 1, 2, 3],
[ 0, 4, 5],
[ 0, -5, 4]])
>>> from scipy import linalg
>>> w, v = linalg.eig(X)
>>> w
array([ 1.+0.j, 4.+5.j, 4.-5.j])
>>> v
array([[ 1.00000+0.j , -0.01906-0.40016j, -0.01906+0.40016j],
[ 0.00000+0.j , 0.00000-0.64788j, 0.00000+0.64788j],
[ 0.00000+0.j , 0.64788+0.j , 0.64788-0.j ]])
>>> wr, vr = linalg.cdf2rdf(w, v)
>>> wr
array([[ 1., 0., 0.],
[ 0., 4., 5.],
[ 0., -5., 4.]])
>>> vr
array([[ 1\. , 0.40016, -0.01906],
[ 0\. , 0.64788, 0\. ],
[ 0\. , 0\. , 0.64788]])
>>> vr @ wr
array([[ 1\. , 1.69593, 1.9246 ],
[ 0\. , 2.59153, 3.23942],
[ 0\. , -3.23942, 2.59153]])
>>> X @ vr
array([[ 1\. , 1.69593, 1.9246 ],
[ 0\. , 2.59153, 3.23942],
[ 0\. , -3.23942, 2.59153]])
scipy.linalg.cossin
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.cossin.html#scipy.linalg.cossin
scipy.linalg.cossin(X, p=None, q=None, separate=False, swap_sign=False, compute_u=True, compute_vh=True)
计算正交/酉矩阵的余弦-正弦（CS）分解。
X 是一个(m, m)正交/酉矩阵，分块如下，其中左上角块的形状为(p, q)：
┌ ┐
│ I 0 0 │ 0 0 0 │
┌ ┐ ┌ ┐│ 0 C 0 │ 0 -S 0 │┌ ┐*
│ X11 │ X12 │ │ U1 │ ││ 0 0 0 │ 0 0 -I ││ V1 │ │
│ ────┼──── │ = │────┼────││─────────┼─────────││────┼────│
│ X21 │ X22 │ │ │ U2 ││ 0 0 0 │ I 0 0 ││ │ V2 │
└ ┘ └ ┘│ 0 S 0 │ 0 C 0 │└ ┘
│ 0 0 I │ 0 0 0 │
└ ┘
U1, U2, V1, V2 是维度分别为(p,p)，(m-p,m-p)，(q,q) 和 (m-q,m-q) 的方正交/酉矩阵，C 和 S 是满足 C² + S² = I 的(r,r)非负对角矩阵，其中 r = min(p, m-p, q, m-q)。
此外，单位矩阵的秩分别为min(p, q) - r，min(p, m - q) - r，min(m - p, q) - r和min(m - p, m - q) - r。
X 可以通过其自身和块规格 p, q 或其子块的可迭代对象提供。参见下面的示例。
参数：
X类数组，可迭代对象
要分解的复数酉或实正交矩阵，或子块 X11, X12, X21, X22 的可迭代对象，当省略 p, q 时。
p整数，可选
左上角块 X11 的行数，仅在给定 X 作为数组时使用。
q整数，可选
左上角块 X11 的列数，仅在给定 X 作为数组时使用。
separate布尔值，可选
如果为True，则返回低级组件而不是矩阵因子，即 (u1,u2), theta, (v1h,v2h) 而不是 u, cs, vh。
swap_sign布尔值，可选
如果为True，则-S，-I块将位于左下角，否则（默认情况下）它们将位于右上角。
compute_u布尔值，可选
如果为False，u将不会被计算，并返回一个空数组。
compute_vh布尔值，可选
如果为False，vh将不会被计算，并返回一个空数组。
返回：
u数组
当compute_u=True时，包含由块对角线正交/酉矩阵组成的块 U1 (p x p) 和 U2 (m-p x m-p)。如果separate=True，则包含元组(U1, U2)。
cs数组
具有上述结构的余弦-正弦因子。
如果separate=True，则包含角度以弧度表示的theta数组。
vh数组
当pycompute_vh=True`, contains the block diagonal orthogonal/unitary matrix consisting of the blocks ``V1H (q x q) 和 V2H (m-q x m-q) 正交/酉矩阵。如果separate=True，则包含元组(V1H, V2H)。
参考文献
[1]
Brian D. Sutton. 计算完整的 CS 分解。Numer. Algorithms, 50(1):33-65, 2009.
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import cossin
>>> from scipy.stats import unitary_group
>>> x = unitary_group.rvs(4)
>>> u, cs, vdh = cossin(x, p=2, q=2)
>>> np.allclose(x, u @ cs @ vdh)
True
也可以通过子块输入，无需 p 和 q。还让我们跳过 u 的计算。
>>> ue, cs, vdh = cossin((x[:2, :2], x[:2, 2:], x[2:, :2], x[2:, 2:]),
... compute_u=False)
>>> print(ue)
[]
>>> np.allclose(x, u @ cs @ vdh)
True
scipy.linalg.expm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.expm.html#scipy.linalg.expm
scipy.linalg.expm(A)
计算数组的矩阵指数。
参数:
Andarray
输入的最后两个维度是方形的(..., n, n)。
返回：
eAndarray
结果矩阵指数与A的形状相同
注意
实现了在[1]中给出的算法，这实质上是一种带有基于数组数据决定的可变阶数的 Pade 逼近。
对于大小为n的输入，在最坏情况下，内存使用量是8*(n**2)的数量级。如果输入数据不是单精度和双精度的实数和复数数据类型，则将其复制到一个新的数组。
对于n >= 400的情况，精确的 1-范数计算成本与 1-范数估计持平，并且从那一点开始，使用[2]中给出的估计方案来决定逼近阶数。
参考文献
[1]
Awad H. Al-Mohy 和 Nicholas J. Higham（2009），"矩阵指数的新缩放和平方算法"，SIAM J. Matrix Anal. Appl. 31(3):970-989，DOI:10.1137/09074721X
[2]
Nicholas J. Higham 和 Francoise Tisseur（2000），"用于矩阵 1-范数估计的块算法，及其在 1-范数伪谱中的应用"，SIAM J. Matrix Anal. Appl. 21(4):1185-1201，DOI:10.1137/S0895479899356080
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import expm, sinm, cosm
公式 exp(0) = 1 的矩阵版本：
>>> expm(np.zeros((3, 2, 2)))
array([[[1., 0.],
[0., 1.]],
[[1., 0.],
[0., 1.]],
[[1., 0.],
[0., 1.]]])
欧拉恒等式（exp(itheta) = cos(theta) + isin(theta)）应用于矩阵：
>>> a = np.array([[1.0, 2.0], [-1.0, 3.0]])
>>> expm(1j*a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
[ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
>>> cosm(a) + 1j*sinm(a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
[ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
scipy.linalg.logm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.logm.html#scipy.linalg.logm
scipy.linalg.logm(A, disp=True)
计算矩阵对数。
矩阵对数是 expm 的逆：expm(logm(A)) == A
参数：
A(N, N) 类似数组
要评估其对数的矩阵
disp 布尔值，可选项
如果估计的结果误差较大，则打印警告，而不是返回估计的误差。 (默认：True)
返回：
logm(N, N) ndarray
A 的矩阵对数
errest 浮点数
（如果 disp == False）
估计误差的 1-范数，||err||_1 / ||A||_1
参考文献
[1]
Awad H. Al-Mohy 和 Nicholas J. Higham (2012) “矩阵对数的改进逆缩放和平方算法。”《SIAM 科学计算杂志》，34 (4). C152-C169. ISSN 1095-7197
[2]
Nicholas J. Higham (2008) “矩阵函数：理论与计算” ISBN 978-0-898716-46-7
[3]
Nicholas J. Higham 和 Lijing lin (2011) “矩阵的分数幂的 Schur-Pade 算法。”《SIAM 矩阵分析和应用杂志》，32 (3). pp. 1056-1078. ISSN 0895-4798
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import logm, expm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> b = logm(a)
>>> b
array([[-1.02571087, 2.05142174],
[ 0.68380725, 1.02571087]])
>>> expm(b) # Verify expm(logm(a)) returns a
array([[ 1., 3.],
[ 1., 4.]])
scipy.linalg.cosm
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.cosm.html#scipy.linalg.cosm
scipy.linalg.cosm(A)
计算矩阵余弦。
这个 这个例程使用 expm 来计算矩阵指数。
参数：
A(N, N) array_like
输入数组
返回值：
cosm(N, N) ndarray
A 的矩阵余弦
例子
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import expm, sinm, cosm
应用于矩阵的欧拉恒等式（exp(itheta) = cos(theta) + isin(theta)）：
>>> a = np.array([[1.0, 2.0], [-1.0, 3.0]])
>>> expm(1j*a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
[ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
>>> cosm(a) + 1j*sinm(a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
[ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
scipy.linalg.sinm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.sinm.html#scipy.linalg.sinm
scipy.linalg.sinm(A)
计算矩阵正弦。
此例程使用expm来计算矩阵的指数。
参数：
A(N, N) array_like
输入数组。
返回：
sinm(N, N) ndarray
A 的矩阵正弦
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import expm, sinm, cosm
Euler’s identity (exp(i*theta) = cos(theta) + i*sin(theta)) 应用于矩阵：
>>> a = np.array([[1.0, 2.0], [-1.0, 3.0]])
>>> expm(1j*a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
[ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
>>> cosm(a) + 1j*sinm(a)
array([[ 0.42645930+1.89217551j, -2.13721484-0.97811252j],
[ 1.06860742+0.48905626j, -1.71075555+0.91406299j]])
scipy.linalg.tanm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.tanm.html#scipy.linalg.tanm
scipy.linalg.tanm(A)
计算矩阵的切线。
此例程使用 expm 计算矩阵指数。
参数：
A(N, N) 数组样式
输入数组。
返回：
tanm(N, N) ndarray
A 的矩阵切线
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import tanm, sinm, cosm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> t = tanm(a)
>>> t
array([[ -2.00876993, -8.41880636],
[ -2.80626879, -10.42757629]])
验证 tanm(a) = sinm(a).dot(inv(cosm(a)))
>>> s = sinm(a)
>>> c = cosm(a)
>>> s.dot(np.linalg.inv(c))
array([[ -2.00876993, -8.41880636],
[ -2.80626879, -10.42757629]])
scipy.linalg.coshm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.coshm.html#scipy.linalg.coshm
scipy.linalg.coshm(A)
计算双曲矩阵余弦。
此例程使用 expm 来计算矩阵指数。
参数：
A(N, N) 数组类似物
输入数组。
返回：
coshm(N, N) 数组形状
A 的双曲矩阵余弦
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import tanhm, sinhm, coshm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> c = coshm(a)
>>> c
array([[ 11.24592233, 38.76236492],
[ 12.92078831, 50.00828725]])
验证 tanhm(a) = sinhm(a).dot(inv(coshm(a)))
>>> t = tanhm(a)
>>> s = sinhm(a)
>>> t - s.dot(np.linalg.inv(c))
array([[ 2.72004641e-15, 4.55191440e-15],
[ 0.00000000e+00, -5.55111512e-16]])
scipy.linalg.sinhm
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.sinhm.html#scipy.linalg.sinhm
scipy.linalg.sinhm(A)
计算双曲矩阵正弦。
此例程使用 expm 计算矩阵指数。
参数：
A(N, N) array_like
输入数组。
返回：
sinhm(N, N) ndarray
A 的双曲矩阵正弦
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import tanhm, sinhm, coshm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> s = sinhm(a)
>>> s
array([[ 10.57300653, 39.28826594],
[ 13.09608865, 49.86127247]])
验证 tanhm(a) = sinhm(a).dot(inv(coshm(a)))
>>> t = tanhm(a)
>>> c = coshm(a)
>>> t - s.dot(np.linalg.inv(c))
array([[ 2.72004641e-15, 4.55191440e-15],
[ 0.00000000e+00, -5.55111512e-16]])
scipy.linalg.tanhm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.tanhm.html#scipy.linalg.tanhm
scipy.linalg.tanhm(A)
计算双曲矩阵切线。
该例程使用 expm 计算矩阵指数。
参数：
A(N, N) array_like
输入数组
返回：
tanhm(N, N) ndarray
A 的双曲矩阵切线
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import tanhm, sinhm, coshm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> t = tanhm(a)
>>> t
array([[ 0.3428582 , 0.51987926],
[ 0.17329309, 0.86273746]])
验证 tanhm(a) = sinhm(a).dot(inv(coshm(a)))
>>> s = sinhm(a)
>>> c = coshm(a)
>>> t - s.dot(np.linalg.inv(c))
array([[ 2.72004641e-15, 4.55191440e-15],
[ 0.00000000e+00, -5.55111512e-16]])
scipy.linalg.signm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.signm.html#scipy.linalg.signm
scipy.linalg.signm(A, disp=True)
矩阵签名函数。
标量 sign(x)对矩阵的扩展。
参数：
A(N, N) 数组型
评估签名函数的矩阵
disp布尔值，可选
打印警告，如果结果中估计的误差较大而不是返回估计的错误。（默认：True）
返回：
signm(N, N) 数组型
签名函数在A处的值
errest浮点数
（如果 disp == False）
1-范数的估计误差，||err||_1 / ||A||_1
示例
>>> 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])
scipy.linalg.sqrtm
原文：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.sqrtm.html#scipy.linalg.sqrtm
scipy.linalg.sqrtm(A, disp=True, blocksize=64)
矩阵平方根。
参数：
A(N, N) array_like
要评估其平方根的矩阵
disp布尔值，可选
如果结果中的误差估计较大，则打印警告，而不是返回估计的误差。（默认：True）
blocksize整数，可选
如果块大小与输入数组的大小不同，则使用块算法。（默认：64）
返回：
sqrtm(N, N) ndarray
A处的 sqrt 函数值。数据类型为 float 或 complex。精度（数据大小）基于输入A的精度。当数据类型为 float 时，精度与A相同。当数据类型为 complex 时，精度是A的两倍。每种数据类型的精度可能会被各自的精度范围所限制。
errest浮点数
(如果 disp == False)
估计误差的 Frobenius 范数，||err||_F / ||A||_F
参考文献
[1]
Edvin Deadman, Nicholas J. Higham, Rui Ralha (2013) “Blocked Schur Algorithms for Computing the Matrix Square Root, Lecture Notes in Computer Science, 7782. pp. 171-182.
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import sqrtm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> r = sqrtm(a)
>>> r
array([[ 0.75592895, 1.13389342],
[ 0.37796447, 1.88982237]])
>>> r.dot(r)
array([[ 1., 3.],
[ 1., 4.]])
scipy.linalg.funm
原文链接：
docs.scipy.org/doc/scipy-1.12.0/reference/generated/scipy.linalg.funm.html#scipy.linalg.funm
scipy.linalg.funm(A, func, disp=True)
评估由可调用对象指定的矩阵函数。
返回函数 f 在 A 处的矩阵值。函数 f 是将标量函数 func 推广到矩阵的扩展。
参数：
A(N, N) array_like
用于评估函数的矩阵
funccallable
评估标量函数 f 的可调用对象。必须是矢量化的（例如，使用 vectorize）。
dispbool, 可选
如果结果中的误差估计较大，则打印警告而不是返回估计的误差。（默认：True）
返回：
funm(N, N) ndarray
在 A 处评估的由 func 指定的矩阵函数的值
errestfloat
（如果 disp == False）
估计误差的 1-范数，||err||_1 / ||A||_1
注意
该函数实现了基于舒尔分解的一般算法（算法 9.1.1 在 [1] 中）。
如果已知输入矩阵可对角化，则依赖于特征分解可能更快。例如，如果你的矩阵是埃尔米特矩阵，你可以执行
>>> from scipy.linalg import eigh
>>> def funm_herm(a, func, check_finite=False):
... w, v = eigh(a, check_finite=check_finite)
... ## if you further know that your matrix is positive semidefinite,
... ## you can optionally guard against precision errors by doing
... # w = np.maximum(w, 0)
... w = func(w)
... return (v * w).dot(v.conj().T)
参考文献
[1]
Gene H. Golub, Charles F. van Loan, 《Matrix Computations》第四版。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import funm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> funm(a, lambda x: x*x)
array([[ 4., 15.],
[ 5., 19.]])
>>> a.dot(a)
array([[ 4., 15.],
[ 5., 19.]])
scipy.linalg.expm_frechet
scipy.linalg.expm_frechet(A, E, method=None, compute_expm=True, check_finite=True)
A 的矩阵指数在 E 方向上的 Frechet 导数。
参数：
A(N, N) 类似数组
矩阵的矩阵指数。
E(N, N) 类似数组
用于计算 Frechet 导数的矩阵方向。
method字符串，可选
算法的选择。应该是以下之一：
-
SPS（默认）
-
blockEnlarge
compute_expm布尔值，可选
是否同时计算expm_A和expm_frechet_AE。默认为 True。
check_finite布尔值，可选
是否检查输入矩阵是否仅包含有限数值。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，则可能导致问题（崩溃、非终止）。
返回：
expm_A数组
A 的矩阵指数。
expm_frechet_AE数组
A 的矩阵指数在 E 方向上的 Frechet 导数。
对于compute_expm = False，只返回expm_frechet_AE。
另请参见：
计算矩阵的指数。
注：
本节描述了可以通过method参数选择的可用实现。默认方法是SPS。
方法blockEnlarge是一个朴素的算法。
方法SPS是 Scaling-Pade-Squaring [1]。这是一个复杂的实现，其执行时间只需朴素实现的 3/8。渐近性质相同。
从版本 0.13.0 开始。
参考资料：
Awad H. Al-Mohy 和 Nicholas J. Higham（2009 年）计算矩阵指数的 Frechet 导数，及其在条件数估计中的应用。SIAM Journal On Matrix Analysis and Applications.，30（4）。pp. 1639-1657。ISSN 1095-7162
示例：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> A = rng.standard_normal((3, 3))
>>> E = rng.standard_normal((3, 3))
>>> expm_A, expm_frechet_AE = linalg.expm_frechet(A, E)
>>> expm_A.shape, expm_frechet_AE.shape
((3, 3), (3, 3))
创建一个包含[[A, E], [0, A]]的 6x6 矩阵：
>>> M = np.zeros((6, 6))
>>> M[:3, :3] = A
>>> M[:3, 3:] = E
>>> M[3:, 3:] = A
>>> expm_M = linalg.expm(M)
>>> np.allclose(expm_A, expm_M[:3, :3])
True
>>> np.allclose(expm_frechet_AE, expm_M[:3, 3:])
True
scipy.linalg.expm_cond
scipy.linalg.expm_cond(A, check_finite=True)
矩阵指数在 Frobenius 范数中的相对条件数。
参数：
A2 维数组类型
形状为(N, N)的方形输入矩阵。
check_finite布尔型，可选
是否检查输入矩阵只包含有限数字。禁用可能会提高性能，但如果输入包含无穷大或 NaN，可能会导致问题（崩溃，非终止）。
返回：
kappa浮点型
矩阵指数在 Frobenius 范数中的相对条件数。
另请参见
计算矩阵的指数。
计算矩阵指数的 Frechet 导数。
注意事项
已发布 1 范数中条件数的更快估计，但尚未在 SciPy 中实现。
自版本 0.14.0 开始新增。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import expm_cond
>>> A = np.array([[-0.3, 0.2, 0.6], [0.6, 0.3, -0.1], [-0.7, 1.2, 0.9]])
>>> k = expm_cond(A)
>>> k
1.7787805864469866
scipy.linalg.fractional_matrix_power
scipy.linalg.fractional_matrix_power(A, t)
计算矩阵的分数幂。
按照[1]中第六部分的讨论进行。
参数：
- A(N, N) 数组类型
评估其分数幂的矩阵。
- tfloat
分数幂。
返回：
- X(N, N) 数组类型
矩阵的分数幂。
参考文献
[1]
Nicholas J. Higham 和 Lijing lin（2011 年）“矩阵的分数幂的舒尔-帕德算法。”《SIAM 矩阵分析和应用杂志》，32（3）。第 1056-1078 页。ISSN 0895-4798
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import fractional_matrix_power
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> b = fractional_matrix_power(a, 0.5)
>>> b
array([[ 0.75592895, 1.13389342],
[ 0.37796447, 1.88982237]])
>>> np.dot(b, b) # Verify square root
array([[ 1., 3.],
[ 1., 4.]])
scipy.linalg.solve_sylvester
scipy.linalg.solve_sylvester(a, b, q)
计算 Sylvester 方程 (AX + XB = Q) 的解（X）。
参数：
a(M, M) 数组
Sylvester 方程的首部矩阵
b(N, N) 数组
Sylvester 方程的尾部矩阵
q(M, N) 数组
右手边
返回：
x(M, N) 数组
Sylvester 方程的解。
引发：
LinAlgError
如果找不到解决方案
注意事项
通过巴特尔斯-斯图尔特算法计算 Sylvester 矩阵方程的解。首先对 A 和 B 矩阵进行 Schur 分解。然后利用得到的矩阵构造一个替代的 Sylvester 方程 (RY + YS^T = F），其中 R 和 S 矩阵处于准三角形形式（或当 R、S 或 F 是复数时，为三角形形式）。简化的方程然后直接使用 LAPACK 中的 *TRSYL 解决。
自版本 0.11.0 起新增
示例
给定 a, b 和 q 求解 x：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[-3, -2, 0], [-1, -1, 3], [3, -5, -1]])
>>> b = np.array([[1]])
>>> q = np.array([[1],[2],[3]])
>>> x = linalg.solve_sylvester(a, b, q)
>>> x
array([[ 0.0625],
[-0.5625],
[ 0.6875]])
>>> np.allclose(a.dot(x) + x.dot(b), q)
True
scipy.linalg.solve_continuous_are
scipy.linalg.solve_continuous_are(a, b, q, r, e=None, s=None, balanced=True)
解连续时间代数 Riccati 方程（CARE）。
CARE 的定义为
[X A + A^H X - X B R^{-1} B^H X + Q = 0]
解的存在条件限制为：
- A 的所有特征值在右半平面上，应该是可控的。
- 关联的哈密顿笔（见注释），其特征值应足够远离虚轴。
此外，如果e或s不精确为None，则 CARE 的广义版本
[E^HXA + A^HXE - (E^HXB + S) R^{-1} (B^HXE + S^H) + Q = 0]
被解决。当省略时，假设e为单位矩阵，s与a和b兼容且为零矩阵的大小相同。
参数：
a(M, M) array_like
方阵
b(M, N) array_like
输入
q(M, M) array_like
输入
r(N, N) array_like
非奇异方阵
e(M, M) array_like, 可选
非奇异方阵
s(M, N) array_like, 可选
输入
balancedbool, 可选
指示数据是否进行平衡步骤的布尔值，默认设置为 True。
返回：
x(M, M) ndarray
连续时间代数 Riccati 方程的解。
异常：
LinAlgError
对于无法分离出笔的稳定子空间的情况。请参阅 Notes 部分和详细信息的参考资料。
另见
解决离散时间代数 Riccati 方程
注释
方程式通过形成扩展的哈密顿矩阵笔来解决，如[1]中描述的，由块矩阵给出，[H - \lambda J]
[ A 0 B ] [ E 0 0 ]
[-Q -A^H -S ] - \lambda * [ 0 E^H 0 ]
[ S^H B^H R ] [ 0 0 0 ]
并使用 QZ 分解方法。
在此算法中，失败条件与产品(U_2 U_1^{-1})的对称性和(U_1)的条件数相关。这里，(U)是一个 2m×m 矩阵，包含了稳定子空间的特征向量，具有 2-m 行并分成两个 m 行矩阵。详见[1]和[2]获取更多详细信息。
为了提高 QZ 分解的准确性，笔在进行平衡步骤时，根据[3]中给出的配方，平衡绝对值的和（在删除对角元素后）。
从版本 0.11.0 开始新增。
参考文献
[1] (1,2)
P. van Dooren，《用于解 Riccati 方程的广义特征值方法》，SIAM 科学与统计计算杂志，Vol.2(2)，DOI:10.1137/0902010
[2]
A.J. Laub，“用于解代数 Riccati 方程的 Schur 方法”，麻省理工学院。信息与决策系统实验室。LIDS-R ; 859。在线查看：hdl.handle.net/1721.1/1301
[3]
P. Benner，“哈密顿矩阵的辛平衡”，2001 年，SIAM J. Sci. Comput.，2001 年，Vol.22(5)，DOI:10.1137/S1064827500367993
示例
给定 a, b, q, 和 r，解出 x：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[4, 3], [-4.5, -3.5]])
>>> b = np.array([[1], [-1]])
>>> q = np.array([[9, 6], [6, 4.]])
>>> r = 1
>>> x = linalg.solve_continuous_are(a, b, q, r)
>>> x
array([[ 21.72792206, 14.48528137],
[ 14.48528137, 9.65685425]])
>>> np.allclose(a.T.dot(x) + x.dot(a)-x.dot(b).dot(b.T).dot(x), -q)
True
scipy.linalg.solve_discrete_are
scipy.linalg.solve_discrete_are(a, b, q, r, e=None, s=None, balanced=True)
解离散时间代数 Riccati 方程（DARE）。
DARE 定义为
[A^HXA - X - (A^HXB) (R + BHXB) (B^HXA) + Q = 0]
存在解的限制条件是：
- 所有 (A) 的特征值都在单位圆外，应该是可控的。
- 相关的辛特征对（见注释），其特征值应远离单位圆。
此外，如果 e 和 s 都不精确为 None，则求解广义版本的 DARE
[A^HXA - E^HXE - (A^HXB+S) (R+BHXB) (BHXA+SH) + Q = 0]
被解决。当省略时，假定 e 为单位矩阵， s 为零矩阵。
参数：
a(M, M) 数组样式
方阵
b(M, N) 数组样式
输入
q(M, M) 数组样式
输入
r(N, N) 数组样式
方阵
e(M, M) 数组样式，可选
非奇异方阵
s(M, N) 数组样式，可选
输入
balanced布尔值
布尔值，指示是否在数据上执行平衡步骤。默认设置为 True。
返回：
x(M, M) ndarray
离散代数 Riccati 方程的解。
引发：
LinAlgError
对于无法隔离铅笔的稳定子空间的情况，请参见注释部分和详细的参考文献。
另请参阅
solve_continuous_are
解连续代数 Riccati 方程
注释
通过形成扩展辛矩阵对，求解方程 (H - \lambda J)，如[1]所述，其中 (H - \lambda J)由块矩阵给出
[ A 0 B ] [ E 0 B ]
[ -Q E^H -S ] - \lambda * [ 0 A^H 0 ]
[ S^H 0 R ] [ 0 -B^H 0 ]
使用 QZ 分解方法。
在该算法中，失败条件与 (U_2 U_1^{-1}) 的对称性和 (U_1) 的条件数相关。这里，(U) 是一个 2m-by-m 矩阵，包含了稳定子空间的特征向量，具有 2-m 行，并分成两个 m 行的矩阵。详见[1]和[2]。
为了提高 QZ 分解的精度，铅笔经历了一个平衡步骤，其中绝对值的和（去除对角线条目后）按照[3]给出的配方平衡。如果数据有小的数值噪声，平衡可能会放大它们的影响，需要进行一些清理。
新功能在版本 0.11.0 中引入。
参考文献
[1] (1,2)
P. van Dooren，“用于解决 Riccati 方程的广义特征值方法”，SIAM 科学与统计计算杂志，Vol.2(2)，DOI:10.1137/0902010
[2]
A.J. Laub, “用于解决代数 Riccati 方程的 Schur 方法”, 麻省理工学院. 信息与决策系统实验室. LIDS-R ; 859. 在线提供 : hdl.handle.net/1721.1/1301
[3]
P. Benner, “Hamiltonian 矩阵的辛平衡”, 2001, SIAM J. Sci. Comput., 2001, Vol.22(5), DOI:10.1137/S1064827500367993
例子
给定 a, b, q, 和 r 求解 x:
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg as la
>>> a = np.array([[0, 1], [0, -1]])
>>> b = np.array([[1, 0], [2, 1]])
>>> q = np.array([[-4, -4], [-4, 7]])
>>> r = np.array([[9, 3], [3, 1]])
>>> x = la.solve_discrete_are(a, b, q, r)
>>> x
array([[-4., -4.],
[-4., 7.]])
>>> R = la.solve(r + b.T.dot(x).dot(b), b.T.dot(x).dot(a))
>>> np.allclose(a.T.dot(x).dot(a) - x - a.T.dot(x).dot(b).dot(R), -q)
True
scipy.linalg.solve_continuous_lyapunov
scipy.linalg.solve_continuous_lyapunov(a, q)
解决连续李亚普诺夫方程 (AX + XA^H = Q)。
使用巴特尔斯-斯图尔特算法找到 (X)。
参数：
aarray_like
方阵
qarray_like
右手边方阵
返回：
xndarray
连续李亚普诺夫方程的解
另请参阅
solve_discrete_lyapunov
计算离散时间李亚普诺夫方程的解
solve_sylvester
计算斯普尔斯特方程的解
注意
连续时间李亚普诺夫方程是斯普尔斯特方程的特殊形式，因此该解算器依赖于 LAPACK 例程 ?TRSYL。
新版本新增于 0.11.0。
示例
给定 a 和 q 解出 x：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[-3, -2, 0], [-1, -1, 0], [0, -5, -1]])
>>> b = np.array([2, 4, -1])
>>> q = np.eye(3)
>>> x = linalg.solve_continuous_lyapunov(a, q)
>>> x
array([[ -0.75 , 0.875 , -3.75 ],
[ 0.875 , -1.375 , 5.3125],
[ -3.75 , 5.3125, -27.0625]])
>>> np.allclose(a.dot(x) + x.dot(a.T), q)
True
scipy.linalg.solve_discrete_lyapunov
scipy.linalg.solve_discrete_lyapunov(a, q, method=None)
解决离散 Lyapunov 方程 (AXA^H - X + Q = 0)。
参数：
a, q(M, M) array_like
对应于上述方程的 A 和 Q 的方阵。必须具有相同的形状。
方法，可选
求解器的类型。
如果未给出，则选择为 direct 如果 M 小于 10，否则为 bilinear。
返回：
xndarray
离散 Lyapunov 方程的解
另见
solve_continuous_lyapunov
计算连续时间 Lyapunov 方程的解
注释
本节描述了可以通过 ‘method’ 参数选择的可用求解器。如果 M 小于 10，则默认方法为 direct，否则为 bilinear。
方法 direct 使用直接的分析解来解离散 Lyapunov 方程。该算法在例如[1]中给出。然而，它要求线性解一个维度为 (M²) 的系统，因此即使对于中等大小的矩阵，性能也会迅速下降。
方法 bilinear 使用双线性变换将离散 Lyapunov 方程转换为连续 Lyapunov 方程 ((BX+XB'=-C))，其中 (B=(A-I)(A+I)^{-1}) 并且 (C=2(A' + I)^{-1} Q (A + I)^{-1})。连续方程可以有效地求解，因为它是 Sylvester 方程的特例。变换算法来自 Popov（1964），如[2]中描述。
自版本 0.11.0 新增。
参考文献
[1]
Hamilton, James D. Time Series Analysis, Princeton: Princeton University Press, 1994. 265. Print. doc1.lbfl.li/aca/FLMF037168.pdf
[2]
Gajic, Z., and M.T.J. Qureshi. 2008. Lyapunov Matrix Equation in System Stability and Control. Dover Books on Engineering Series. Dover Publications.
示例
给定 a 和 q 求解 x：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> a = np.array([[0.2, 0.5],[0.7, -0.9]])
>>> q = np.eye(2)
>>> x = linalg.solve_discrete_lyapunov(a, q)
>>> x
array([[ 0.70872893, 1.43518822],
[ 1.43518822, -2.4266315 ]])
>>> np.allclose(a.dot(x).dot(a.T)-x, -q)
True
scipy.linalg.clarkson_woodruff_transform
scipy.linalg.clarkson_woodruff_transform(input_matrix, sketch_size, seed=None)
应用 Clarkson-Woodruff 变换/草图到输入矩阵。
给定大小为 (n, d) 的输入矩阵 A，计算大小为 (sketch_size, d) 的矩阵 A'，以便
[|Ax| \approx |A'x|]
通过 Clarkson-Woodruff 变换，通常称为 CountSketch 矩阵，以高概率。
参数：
input_matrixarray_like
输入矩阵，形状为 (n, d)。
sketch_sizeint
草图的行数。
seed{None, int, numpy.random.Generator, numpy.random.RandomState}, 可选
如果 seed 是 None（或 np.random），则使用 numpy.random.RandomState 单例。如果 seed 是一个整数，则使用新的带有 seed 种子的 RandomState 实例。如果 seed 已经是 Generator 或 RandomState 实例，则使用该实例。
返回：
A’array_like
对输入矩阵 A 的草图，大小为 (sketch_size, d)。
注意事项
为了说明以下的结论
[|Ax| \approx |A'x|]
精确，观察以下的结果，它是从定理 14 的证明中适应的 [2] 通过马尔科夫不等式。如果我们有一个 sketch_size=k 的草图大小，它至少是
[k \geq \frac{2}{\epsilon²\delta}]
针对任意固定向量 x，
[|Ax| = (1\pm\epsilon)|A'x|]
至少以概率1 - delta。
此实现利用稀疏性：计算草图所需时间与 A.nnz 成正比。数据 A 以 scipy.sparse.csc_matrix 格式给出时，提供了稀疏输入的最快计算时间。
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> from scipy import sparse
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> n_rows, n_columns, density, sketch_n_rows = 15000, 100, 0.01, 200
>>> A = sparse.rand(n_rows, n_columns, density=density, format='csc')
>>> B = sparse.rand(n_rows, n_columns, density=density, format='csr')
>>> C = sparse.rand(n_rows, n_columns, density=density, format='coo')
>>> D = rng.standard_normal((n_rows, n_columns))
>>> SA = linalg.clarkson_woodruff_transform(A, sketch_n_rows) # fastest
>>> SB = linalg.clarkson_woodruff_transform(B, sketch_n_rows) # fast
>>> SC = linalg.clarkson_woodruff_transform(C, sketch_n_rows) # slower
>>> SD = linalg.clarkson_woodruff_transform(D, sketch_n_rows) # slowest
也就是说，在稠密输入上，这种方法表现良好，只是相对来说速度较慢。
参考资料
[1]
Kenneth L. Clarkson 和 David P. Woodruff。在 STOC, 2013 中的低秩逼近与输入稀疏时间回归。
[2]
David P. Woodruff。作为数值线性代数工具的草图化。在 Foundations and Trends in Theoretical Computer Science, 2014 中。
示例
创建一个大的密集矩阵 A 作为例子：
>>> import numpy as np
>>> from scipy import linalg
>>> n_rows, n_columns = 15000, 100
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> A = rng.standard_normal((n_rows, n_columns))
应用变换来创建一个新的矩阵，其中有 200 行：
>>> sketch_n_rows = 200
>>> sketch = linalg.clarkson_woodruff_transform(A, sketch_n_rows, seed=rng)
>>> sketch.shape
(200, 100)
现在以高概率，真实范数的绝对值接近于草图范数。
>>> linalg.norm(A)
1224.2812927123198
>>> linalg.norm(sketch)
1226.518328407333
类似地，应用我们的草图保留了线性回归的解 (\min |Ax - b|)。
>>> b = rng.standard_normal(n_rows)
>>> x = linalg.lstsq(A, b)[0]
>>> Ab = np.hstack((A, b.reshape(-1, 1)))
>>> SAb = linalg.clarkson_woodruff_transform(Ab, sketch_n_rows, seed=rng)
>>> SA, Sb = SAb[:, :-1], SAb[:, -1]
>>> x_sketched = linalg.lstsq(SA, Sb)[0]
就像矩阵范数示例一样，linalg.norm(A @ x - b) 与高概率接近于 linalg.norm(A @ x_sketched - b)。
>>> linalg.norm(A @ x - b)
122.83242365433877
>>> linalg.norm(A @ x_sketched - b)
166.58473879945151
scipy.linalg.block_diag
scipy.linalg.block_diag(*arrs)
从提供的数组创建块对角线矩阵。
给定输入的 A, B 和 C，输出将在对角线上排列这些数组。
[[A, 0, 0],
[0, B, 0],
[0, 0, C]]
参数：
A, B, C, … array_like，最多为二维
输入数组。长度为 n 的一维数组或类数组序列被视为形状为 (1,n) 的二维数组。
返回：
D ndarray
数组与 A, B, C, … 对角线上的元素。D 与 A 具有相同的数据类型。
注意事项
如果所有输入数组都是方阵，则输出称为块对角线矩阵。
空序列（即大小为零的类数组）不会被忽略。值得注意的是，[] 和 [[]] 都被视为形状为 (1,0) 的矩阵。
示例
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import block_diag
>>> A = [[1, 0],
... [0, 1]]
>>> B = [[3, 4, 5],
... [6, 7, 8]]
>>> C = [[7]]
>>> P = np.zeros((2, 0), dtype='int32')
>>> block_diag(A, B, C)
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 3, 4, 5, 0],
[0, 0, 6, 7, 8, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 7]])
>>> block_diag(A, P, B, C)
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 3, 4, 5, 0],
[0, 0, 6, 7, 8, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 7]])
>>> block_diag(1.0, [2, 3], [[4, 5], [6, 7]])
array([[ 1., 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 2., 3., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 4., 5.],
[ 0., 0., 0., 6., 7.]])
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