Verallgemeinerte Eigenwerte in Python

Ich versuche, das verallgemeinerte Eigenwertproblem zu lösen. A.c = (lam) .B.c wo A und B sind nxn Matrizen und c ist nx1 Vektor. (lam) ist der Eigenwert.Verallgemeinerte Eigenwerte in Python

Ich benutze Python. Ich habe versucht, etwas wie eig (dot (inv (B), A)) aus numpy.linalg, aber es erweist sich als sehr instabil in meinem Problem, da es Inversion beinhaltet. So habe ich gelesen, dass es möglich ist, es in MATLAB zu tun, aber ich konnte keine Funktion oder Methode finden, um es in Python zu tun. Irgendwelche Ideen würden sehr geschätzt werden. Danke ...

Quelle

2012-04-07 Dogan_79

Ich weiß nicht genug über lineare Algebra mehr, um einen allgemeinen Algorithmus/Ansatz zu verstehen, um das zu lösen. Können Sie den Algorithmus beschreiben, den Sie verwenden möchten? Wenn ja, dann kann ich Ihnen wahrscheinlich Python-Code geben, der das tut. Oder suchst du eine Bibliothek, die das schon für dich macht? –

Es lohnt sich vielleicht, Ihr Problem noch einmal zu betrachten - Sie brauchen kaum jemals eine Matrix zu invertieren, es scheint nur manchmal so. http://www.johndcook.com/blog/2010/01/19/dont-invert-that-matrix/ Inversion, wie Sie bemerkten, oft sehr numerisch instabil und sollte vermieden werden (wenn möglich!). – Hooked

Warum versuchen Sie nicht scipy? Es hat eine Methode in seinem linearen Algebra-Modul scipy.linalg.eig, das verwendet werden kann, um "ein gewöhnliches oder verallgemeinertes Eigenwertproblem zu lösen".

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.

Quelle

2012-04-07 21:31:40

danke ich habe das offensichtlich vermisst. –

Antwort

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