al.solve(M, B) pour MX=B et al.matrix_power(M, k) pour M^kRésoudre un système linéaire et calculer en Python.
Résoudre en Python le système .
Résoudre un système linéaire et calculer en Python.
La fonction al.solve(M, B) renvoie la solution du système lorsque est inversible ; al.matrix_power(M, k) renvoie (pour ).
import numpy as np et import numpy.linalg as al.np.array([...]) : une liste de listes pour une matrice, une liste pour un vecteur colonne.al.rank(M)) puis j'appelle X = al.solve(M, B).al.matrix_power(M, k) et j'exploite le résultat (par exemple pour une récurrence matricielle).Résoudre en Python le système .
import numpy as np et import numpy.linalg as al.J'importe numpy et numpy.linalg.
np.array([...]) : une liste de listes pour une matrice, une liste pour un vecteur colonne.Je pose M = np.array([[2, 1], [1, -1]]) et B = np.array([5, 1]).
al.rank(M)) puis j'appelle X = al.solve(M, B). donc est inversible ; j'appelle al.solve.
al.matrix_power(M, k) et j'exploite le résultat (par exemple pour une récurrence matricielle).Je vérifie le résultat par calcul direct.
import numpy as np
import numpy.linalg as al
M = np.array([[2, 1], [1, -1]])
B = np.array([5, 1])
X = al.solve(M, B)
print(X)
X vaut : , .
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