在这个步骤中,我们初始化 GMRES 算法所需的变量,比如 Krylov 子空间和正交基。 V=[r0/beta]# 创建一个正交基向量H=np.zeros((max_iterations+1,max_iterations))# 创建希尔伯特矩阵forkinrange(max_iterations):# 计算 A * V[k]v_k=A @ V[k]# 正交化forjinrange(k+1):H[j,k]=np.dot(V[j]....
matlab在矩阵的处理上的确优于Python太多了,一方面不用导入库,也没有存在array,mat等类的转换和众多函数的比较和考虑。不过Python综合应用多,上至Web下至PC,从测试到开发都有很多人用,相比matlab还是做测试多一点。
importnumpyasnpfromscipy.sparse.linalgimportLinearOperator,gmres# 定义一个线性算子,计算A @ xdefA_x(x):# 在这里实现 A @ x 的代码result=np.zeros_like(x)result[0]=3*x[0]+2*x[1]result[1]=x[0]-x[1]result[2]=5*x[1]+x[2]returnresult# 定义右手边向量bb=np.array([2,4,-1],dty...
Implementation of GMRES, AB-GMRES and BA-GMRES in Python with elsa tomographic reconstruction library - Pydes-boop/GMRES
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.linalg.gmres 的用法。 用法: scipy.sparse.linalg.gmres(A, b, x0=None, *, tol=, restart=None, maxiter=None, M=None, callback=None, restrt=, atol=0.0, callback_type=None, rtol=1e-05)# 使用广义最小残差迭代求解 Ax = b。 参数 :: A: {稀疏...
GMRES算法python程序 gmres算法基本原理 简介 前两天看到知乎上的“最佳聚类实践” 介绍了GMM(高斯混合算法)。相比之前学习的K-Means有些优势。 比如有P(x | θ),类比K-means有概率,更rubust. 结合GMM,需要使用EM算法,极大似然估计来估测参数 比如Σ(样本标准差 or 马氏距离),σ,平均数等...
文章分类 Python 后端开发 今日学习目标 文章目录 今日学习目标 学习内容 一、聚合查询 二、分组查询 三、F与Q查询 F查询 Q查询 四、ORM查询优化 only与defer select_related与prefetch_related 五、ORM字段类型及参数 六、ORM事务操作 七、补充 ORM执行原生SQL 多对多关系三种创建方式 学习内容 聚合查询 分组查询...
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