scipy.linalg.

sqrtm#

scipy.linalg.sqrtm(A, disp=True, blocksize=64)[源代码]#

矩阵平方根。

参数:

A(N, N) array_like: 要计算平方根的矩阵
dispbool, 可选: 如果估计结果中的误差较大，则打印警告而不是返回估计误差。（默认：True）
blocksizeinteger, 可选: 如果块大小相对于输入数组的大小不是退化的，则使用分块算法。（默认：64）

返回:

sqrtm(N, N) ndarray

A 处平方根函数的值。 dtype 为 float 或 complex。精度（数据大小）基于输入 A 的精度确定。

errestfloat

(如果 disp == False)

估计误差的弗罗贝尼乌斯范数，||err||_F / ||A||_F

参考文献

[1]

Edvin Deadman, Nicholas J. Higham, Rui Ralha (2013) “用于计算矩阵平方根的分块 Schur 算法”，计算机科学讲义，7782。第 171-182 页。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import sqrtm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> r = sqrtm(a)
>>> r
array([[ 0.75592895,  1.13389342],
       [ 0.37796447,  1.88982237]])
>>> r.dot(r)
array([[ 1.,  3.],
       [ 1.,  4.]])