Python中的广义特征值

我想解决广义特征值问题A.c =（lam）.B.c其中A和B是nxn矩阵，c是nx1向量。（lam）是特征值。Python中的广义特征值

我正在使用python。我从numpy.linalg尝试了类似eig（dot（inv（B），A））的东西，但事实证明，由于涉及到反转，所以在我的问题中非常不稳定。所以我一直在阅读，它可以在MATLAB中完成，但我找不到任何函数或方法在python中执行它。任何想法将不胜感激。谢谢...

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2012-04-07 Dogan_79

我对线性代数了解不够，无法理解一般算法/方法来解决这个问题。你能描述一下你打算使用的算法吗？如果是这样，那么我可能会给你这样做的Python代码。或者你正在寻找一个已经为你做这个的图书馆？ – 2012-04-07 21:29:37

这可能是值得你的问题再次寻找 - 你很少_need_反转矩阵，它似乎只是有时。 http://www.johndcook.com/blog/2010/01/19/dont-invert-that-matrix/反转，正如你提到的，往往是非常数值不稳定，应该避免（如果可能的话！）。 – Hooked 2012-05-08 17:05:25

你为什么不尝试使用scipy？它在线性代数模块scipy.linalg.eig中有一个方法，可用于“解决普通或广义特征值问题”。

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.

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2012-04-07 21:31:40

谢谢我明显错过了那一个。 – 2012-04-08 06:40:37

Python中的广义特征值

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