Python中的廣義特徵值

我想解決廣義特徵值問題A.c =（lam）.B.c其中A和B是nxn矩陣，c是nx1向量。（lam）是特徵值。Python中的廣義特徵值

我正在使用python。我從numpy.linalg嘗試了類似eig（dot（inv（B），A））的東西，但事實證明，由於涉及到反轉，所以在我的問題中非常不穩定。所以我一直在閱讀，它可以在MATLAB中完成，但我找不到任何函數或方法在python中執行它。任何想法將不勝感激。謝謝...

來源

2012-04-07 Dogan_79

我對線性代數了解不夠，無法理解一般算法/方法來解決這個問題。你能描述一下你打算使用的算法嗎？如果是這樣，那麼我可能會給你這樣做的Python代碼。或者你正在尋找一個已經爲你做這個的圖書館？ – 2012-04-07 21:29:37

這可能是值得你的問題再次尋找 - 你很少_need_反轉矩陣，它似乎只是有時。 http://www.johndcook.com/blog/2010/01/19/dont-invert-that-matrix/反轉，正如你提到的，往往是非常數值不穩定，應該避免（如果可能的話！）。 – Hooked 2012-05-08 17:05:25

你爲什麼不嘗試使用scipy？它在線性代數模塊scipy.linalg.eig中有一個方法，可用於「解決普通或廣義特徵值問題」。

scipy.linalg.eig(a, b=None, left=False, right=True, overwrite_a=False, overwrite_b=False)[source] 

    Solve an ordinary or generalized eigenvalue problem of a square matrix. 

    Find eigenvalues w and right or left eigenvectors of a general matrix: 

    a vr[:,i] = w[i]  b vr[:,i] 
    a.H vl[:,i] = w[i].conj() b.H vl[:,i] 

    where .H is the Hermitean conjugation.

來源

2012-04-07 21:31:40

謝謝我明顯錯過了那一個。 – 2012-04-08 06:40:37

Python中的廣義特徵值

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