解決Python計(jì)算矩陣乘向量,矩陣乘實(shí)數(shù)的一些小錯(cuò)誤
更新時(shí)間：2019年08月26日 10:33:07 作者：YEN_csdn
今天小編就為大家分享一篇解決Python計(jì)算矩陣乘向量,矩陣乘實(shí)數(shù)的一些小錯(cuò)誤，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
計(jì)算：Ax-b
A: 2*2
x: 2*1
b: 2*1
so, Ax-b: 2*1
if __name__ == "__main__":
A = np.array([[4.0, 1.0],
[1.0, 3.0]])
b = np.array([[1.0], [2.0]])
x_0 = np.array([[2.0], [1.0]])
r_k = A * x_0 - b
print(r_k)
錯(cuò)誤?。?！
修改：
if __name__ == "__main__":
A= mat([[4.0, 1.0],
[1.0, 3.0]])
b = mat([[1.0], [2.0]])
x_0 = mat([[2.0], [1.0]])
r_k = A * x_0 - b
print(r_k)
if __name__ == "__main__":
A= mat([[4.0, 1.0],
[1.0, 3.0]])
b = mat([[1.0], [2.0]])
x_k = mat([[2.0], [1.0]])
p_k = -x_k # 2行1列
r_k = A * x_k - b # 2行1列
alpha_k = (np.transpose(r_k) * r_k) / (np.transpose(p_k) * A * p_k) # 1行1列
-----------------------------------------------
x_k = x_k + alpha_k * p_k #2行1列 ?。。。∵@里報(bào)錯(cuò)
-----------------------------------------------
print(x_k)
修改：
if __name__ == "__main__":
A= mat([[4.0, 1.0],
[1.0, 3.0]])
b = mat([[1.0], [2.0]])
x_k = mat([[2.0], [1.0]])
p_k = -x_k # 2*1
r_k = A * x_k - b # 2*1
alpha_k = (np.transpose(r_k) * r_k) / (np.transpose(p_k) * A * p_k) # 1*1
-----------------------------------------------
x_k = x_k + p_k *alpha_k
-----------------------------------------------
print(x_k)
以上這篇解決Python計(jì)算矩陣乘向量,矩陣乘實(shí)數(shù)的一些小錯(cuò)誤就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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