Est-il une solution standard pour l'élimination de Gauss en Python?

Est là, quelque part dans le cosmos de scipy/numpy/... une norme de méthode de Gauss-élimination d'une matrice?

On trouve de nombreux extraits via google, mais je préfère utiliser "de confiance" des modules si possible.

  • Vous êtes à la recherche pour l'élimination de Gauss en particulier, ou de toute façon de résoudre des systèmes d'équations linéaires/inversion de matrices/...?
  • Non, j'ai besoin, l'élimination de gauss seulement. La raison en est que, j'ai systèmes de N équations avec le rang de r<N et souhaitez extraire r équations d'eux, encore, y compris l'information complète.
  • Vous pourriez avoir un coup d'oeil ici docs.sympy.org/dev/modules/solvers/solvers.html
  • Merci M. E, mais je voudrais éviter la conversion en objets symboliques, si possible. Il serait agréable d'avoir quelque chose explicitement pour les tableaux (de chars), dans le meilleur des cas, quelque chose qui devient exacte pour les tableaux d'entiers.
  • Ma question est -- à mon avis -- précis et constructif. La meilleure preuve, c'est que j'ai trouvé une réponse dans l'intervalle. J'aimerais le partager, si quelqu'un pouvait rouvrir la question.
  • J'ai écrit mon propre ici

InformationsquelleAutor flonk | 2013-03-26
  1. 25

    J'ai enfin trouvé, qu'il peut être fait à l'aide de la décomposition LU. Ici le U de la matrice représente la forme réduite du système linéaire.

    from numpy import array
from scipy.linalg import lu

a = array([[2.,4.,4.,4.],[1.,2.,3.,3.],[1.,2.,2.,2.],[1.,4.,3.,4.]])

pl, u = lu(a, permute_l=True)

    Puis u lit

    array([[ 2.,  4.,  4.,  4.],
       [ 0.,  2.,  1.,  2.],
       [ 0.,  0.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

    En fonction de la solvabilité du système de cette matrice a un upper triangulaire ou trapézoïdale de la structure. Dans le cas ci-dessus une ligne de zéros se pose, comme la matrice a de rang 3.

    InformationsquelleAutor flonk