scipy.linalg.interpolative.
estimate_rank#
- scipy.linalg.interpolative.estimate_rank(A, eps, rng=None)[源代码]#
使用随机化方法估计矩阵的秩，达到指定的相对精度。
矩阵 A 可以是
numpy.ndarray或scipy.sparse.linalg.LinearOperator，不同的情况使用不同的算法。如果 A 的类型是numpy.ndarray，则输出的秩通常比实际数值秩高约 8。- 参数:
- A
numpy.ndarray或scipy.sparse.linalg.LinearOperator 要估计秩的矩阵，可以是
numpy.ndarray或具有 rmatvec 方法（用于应用矩阵的伴随）的scipy.sparse.linalg.LinearOperator。- epsfloat
数值秩定义的相对误差。
- rng
numpy.random.Generator，可选 伪随机数生成器状态。当 rng 为 None 时，会使用操作系统的熵创建一个新的
numpy.random.Generator。除numpy.random.Generator以外的类型会传递给numpy.random.default_rng以实例化一个Generator。 如果rand是False，则忽略此参数。
- A
- 返回:
- int
估计的矩阵秩。