Я пытаюсь решить матричное уравнение, такое как A.B = C. A - неизвестная матрица, и я должен ее найти. У меня B(n*1) и C(n*1), поэтому A должно быть n*n.Решение матричного уравнения A B = C. с B (n * 1) и C (n * 1)
Я использовал метод BT* A.T =C.T (numpy.linalg.solve(B.T, C.T)). Но выдает ошибку:
LinAlgError: Last 2 dimensions of the array must be square.
Таким образом, проблема в том, что B не является квадратом.
Вот небольшой пример для вас:
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([5, 6])
x = np.linalg.solve(a, b)
print "A={0}".format(a)
print "B={0}".format(b)
print "x={0}".format(x)
Для получения дополнительной информации, пожалуйста, прочитайте docs
Если вы решаете для матрицы, существует бесконечное число решений (в предположении, что B отлична от нуля). Вот одно из возможных решений:
Выберите ненулевой элемент B, Bi. Теперь построим матрицу A так, чтобы столбец i был C/Bi, а остальные столбцы равны нулю.
Должно быть легко проверить, что умножение этой матрицы на B дает C.
Это хорошая идея ... спасибо –
являются векторами 'A' и' B' с одним столбцом? Если это так, то нет возможного решения (вам нужно больше переменных, в частности, вам нужно, чтобы 'A' была квадратной матрицей). – Barranka
У вас есть два 'n'-мерных вектора, и вы пытаетесь решить матрицу' n'-by-'n'? Если «n» равно 1 или «A» - это нулевой вектор, это недоказано и существует бесконечно много правильных ответов. –
Извините, я изменил вопрос, чтобы быть более правильным. @ Barranka @Tanner Swett –