numpy線性方程的非零解

如何用Numpy得到這種方程的非平凡解？numpy線性方程的非零解

r1 = r1 * 0.03 + r2 * 0.88 + r3 * 0.2425 + r4 * 0.03 + r5 * 0.03 
r2 = r1 * 0.455 + r2 * 0.03 + r3 * 0.2425 + r4 * 0.03 + r5 * 0.88 
r3 = r1 * 0.455 + r2 * 0.03 + r3 * 0.03 + r4 * 0.03 + r5 * 0.03 
r4 = r1 * 0.03 + r2 * 0.03 + r3 * 0.2425 + r4 * 0.03 + r5 * 0.03 
r5 = r1 * 0.03 + r2 * 0.03 + r3 * 0.2425 + r4 * 0.88 + r5 * 0.03

來源

2012-11-08 mirt

你寫下了方程式「Ax = x」......你希望得到什麼解決方案？所有特徵值是否等於1？ – ely

這裏有這個問題的答案。這個想法可能是搜索「A * x = 0」系統的空間。 IE：http://stackoverflow.com/questions/5889142/python-numpy-scipy-finding-the-null-space-of-a-matrix – seberg

我認爲你的意思是'A-I'的空格。等式的「零空間」不是一回事。 – ely

如果你只是尋找一個庫函數做這個，只要使用numpy.linalg.eig，並尋找特徵向量與特徵值等於1，如果你需要實現一個迭代求解器，可能是電源的方法是這是最好的想法。它應該簡單地工作，因爲特徵值爲1的矢量也是具有最大特徵值的矢量。 Krylov子空間方法（瑞利迭代）也應該適用於此。

來源

2012-11-08 22:49:43 ely

numpy線性方程的非零解

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