Python/Matlab - 以四倍精度或更高的矩陣排序

我有一個14x14的矩陣，我試圖取得排名。問題是它有一個高的條件數，所以使用雙精度我的矩陣不是滿秩。我知道它應該是，所以我試圖以更高的精度獲得排名。Python/Matlab - 以四倍精度或更高的矩陣排序

到目前爲止，我已經在python中安裝了bigfloat包，但在嘗試以更高的精度獲得排名方面一直不成功。我也縮放了我的矩陣，我嘗試了python的jacobi預處理器和其他一些縮放方法，但這並不足夠。

我不是想解決一個線性方程組，我只需要驗證我的所有列都是線性獨立的。換句話說，我想驗證的（簡化的）基質，例如示出的一個是秩2的，而不是1

[1, 0; 
0, 1e-20]

任何建議？

來源

2016-07-22 0_o

只是指出，「排名」是指python完全不同於它的意思*數學*。這將有助於用一個例子來說明，所以沒有混淆。 –

[使用scipy計算矩陣排名]的可能重複（http://stackoverflow.com/questions/2473983/calculate-matrix-rank-using-scipy） –

看看[numpy.linalg.matrix_rank（）]（http ：//docs.scipy.org/doc/numpy-dev/reference/generated/numpy.linalg.matrix_rank.html） –

有matlab的rank函數不適合你嗎？

>> A = [1,0; 0, 1e-20]; 
>> rank(A, 1e-19) 
ans = 1 
>> rank(A, 1e-21) 
ans = 2

來源

2016-07-22 18:13:24

哦，道歉。我誤解了'matlab'文章中的'matrix'標籤，因此所有的matlab答案都是我認爲你想要的「python或matlab」解決方案... * facepalm *。從好的一面來說，如果你很樂意使用'oct2py'模塊，你可以使用八度的'rank'函數（儘管我確信python可能有一個原生函數）:) –

的確，我可以改變容忍並獲得好的結果。但是，我認爲默認容差是最好的，因爲它決定了何時引入數字舍入誤差。計算仍然以雙精度執行，因此如果您要降低到更高精度，結果無效，因爲它在錯誤範圍內。我可能是錯的，但這就是我的想法。 –

Python/Matlab - 以四倍精度或更高的矩陣排序

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