numpy线性方程的非零解

如何用Numpy得到这种方程的非平凡解？numpy线性方程的非零解

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

来源

2012-11-08 mirt

你写下了方程式“Ax = x”......你希望得到什么解决方案？所有特征值是否等于1？ – ely

这里有这个问题的答案。这个想法可能是搜索“A * x = 0”系统的空间。 IE：http://stackoverflow.com/questions/5889142/python-numpy-scipy-finding-the-null-space-of-a-matrix – seberg

我认为你的意思是'A-I'的空格。等式的“零空间”不是一回事。 – ely

如果你只是寻找一个库函数做这个，只要使用numpy.linalg.eig，并寻找特征向量与特征值等于1，如果你需要实现一个迭代求解器，可能是电源的方法是这是最好的想法。它应该简单地工作，因为特征值为1的矢量也是具有最大特征值的矢量。 Krylov子空间方法（瑞利迭代）也应该适用于此。

来源

2012-11-08 22:49:43 ely

numpy线性方程的非零解

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