numpy：颠倒上三角矩阵

在numpy/scipy，计算上三角矩阵的逆的规范方法是什么？numpy：颠倒上三角矩阵

该矩阵存储为具有零子对角线元素的2D numpy数组，并且结果还应该存储为二维数组。

编辑迄今为止找到的最好的是scipy.linalg.solve_triangular(A, np.identity(n))。是吗？

来源

2011-05-18 NPE

三角矩阵有多大？在我的机器上，对于矩阵高达40x40，简单的'numpy.linalg.inv'比'solve_triangular'快。 – amcnabb 2013-06-14 18:19:32

@NPE对此有何更新？你有没有注意到调用上述（* TRTRS）的问题？我的矩阵足够小，我可以写一个反向替换出来，但是如果可能的话，我想避免。 – Daniel 2016-07-05 14:59:13

确实没有反转程序，本身。 scipy.linalg.solve是求解矩阵向量或矩阵矩阵方程的标准方法，它可以给出有关矩阵结构的明确信息，它将用来选择正确的例程（在这种情况下可能等价于BLAS3 dtrsm）。

LAPACK确实包含doptri用于此目的，并且scipy.linalg确实暴露了原始C lapack界面。如果逆矩阵是真的你想要什么，那么你可以尝试使用它。

来源

2011-05-18 09:26:23 talonmies

你真的需要倒置矩阵吗？如果您真的需要翻转，LAPACK路线是最好的路线。否则，linalg.solve在使用LAPACK解决线性系统方面做了相当不错的工作。用于指出原始C接口的 – Ivan 2011-05-18 13:43:37

（+1）。 – NPE 2011-05-18 19:05:18

'doptri'会是正确的例程吗？如果我理解正确，“op”表示一个正交矩阵。由于海报有三角形矩阵，不应该是'tp'或'tr'吗？我不是LAPACK专家 - 我的信息来自：http://en.wikipedia.org/wiki/LAPACK – amcnabb 2013-06-14 18:08:32

numpy：颠倒上三角矩阵

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