scipy.sparse.linalg.

expm#

scipy.sparse.linalg.expm(A)[源代码]#

使用 Pade 近似计算矩阵指数。

参数:

A(M,M) 类数组或稀疏数组: 要进行指数运算的 2D 数组或矩阵（稀疏或稠密）

返回:

expA(M,M) ndarray: A 的矩阵指数

注释

这是算法 (6.1)，它是算法 (5.1) 的简化版本。

在 0.12.0 版本中添加。

参考文献

[1]

Awad H. Al-Mohy 和 Nicholas J. Higham (2009) “用于矩阵指数的新缩放和平方算法。” SIAM 矩阵分析与应用杂志。 31 (3)。 pp. 970-989。 ISSN 1095-7162

示例

>>> from scipy.sparse import csc_array
>>> from scipy.sparse.linalg import expm
>>> A = csc_array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]])
>>> A.toarray()
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [0, 0, 3]], dtype=int64)
>>> Aexp = expm(A)
>>> Aexp
<Compressed Sparse Column sparse array of dtype 'float64'
    with 3 stored elements and shape (3, 3)>
>>> Aexp.toarray()
array([[  2.71828183,   0.        ,   0.        ],
       [  0.        ,   7.3890561 ,   0.        ],
       [  0.        ,   0.        ,  20.08553692]])