pythonには、行列を行階層形式(上三角とも呼ばれる)に変換する組み込み関数がありますか?
sympy
を使用できる場合は、 Matrix.rref()
で実行できます。
In [8]: sympy.Matrix(np.random.random((4,4))).rref()
Out[8]:
([1, 1.42711055402454e-17, 0, -1.38777878078145e-17]
[0, 1.0, 0, 2.22044604925031e-16]
[0, -2.3388341405089e-16, 1, -2.22044604925031e-16]
[0, 3.65674099486992e-17, 0, 1.0],
[0, 1, 2, 3])
参照 http://mail.scipy.org/pipermail/numpy-discussion/2008-November/038705.html
基本的には行わないでください。
コンピューターに実装すると、rrefアルゴリズムは非常に不正確になります。したがって、別の方法で問題を解決するか、@ aixのようなシンボリックを使用することをお勧めします。
@Mileのコメントに同意します @ WinstonEwertの回答へ コンピュータが与えられた精度でRREFを実行できなかった理由はありません。
RREFの実現はそれほど複雑であってはならず、MATLABはなんとかしてこの機能を持つことができたので、numpyも必要です。
私は非常にシンプルで簡単な実現を行いましたが、これは非常に非効率的です。しかし、単純な行列の場合、これはかなりうまく機能します。
def rref(mat,precision=0,GJ=False):
m,n = mat.shape
p,t = precision, 1e-1**precision
A = around(mat.astype(float).copy(),decimals=p )
if GJ:
A = hstack((A,identity(n)))
pcol = -1 #pivot colum
for i in xrange(m):
pcol += 1
if pcol >= n : break
#pivot index
pid = argmax( abs(A[i:,pcol]) )
#Row exchange
A[i,:],A[pid+i,:] = A[pid+i,:].copy(),A[i,:].copy()
#pivot with given precision
while pcol < n and abs(A[i,pcol]) < t:
#pivot index
pid = argmax( abs(A[i:,pcol]) )
#Row exchange
A[i,:],A[pid+i,:] = A[pid+i,:].copy(),A[i,:].copy()
pcol += 1
if pcol >= n : break
pivot = float(A[i,pcol])
for j in xrange(m):
if j == i: continue
mul = float(A[j,pcol])/pivot
A[j,:] = around(A[j,:] - A[i,:]*mul,decimals=p)
A[i,:] /= pivot
A[i,:] = around(A[i,:],decimals=p)
if GJ:
return A[:,:n].copy(),A[:,n:].copy()
else:
return A
ここにいくつかの簡単なテスト
print "/*--------------------------------------/"
print "/ Simple TEST /"
print "/--------------------------------------*/"
A = array([[1,2,3],[4,5,6],[-7,8,9]])
print "A:\n",R
R = rref(A,precision=6)
print "R:\n",R
print
print "With GJ "
R,E = rref(A,precision=6,GJ=True)
print "R:\n",R
print "E:\n",E
print "AdotE:\n",around( dot(A,E),decimals=0)
/*--------------------------------------/
/ Simple TEST /
/--------------------------------------*/
A:
[[ 1. 0. 1.]
[-0. 1. 1.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
R:
[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 1.]]
With GJ
R:
[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 1.]]
E:
[[-0.071428 0.142857 -0.071429]
[-1.857142 0.714285 0.142857]
[ 1.595237 -0.523809 -0.071428]]
AdotE:
[[ 1. 0. 0.]
[ 0. 1. 0.]
[-0. 0. 1.]]
print "/*--------------------------------------/"
print "/ Not Invertable TEST /"
print "/--------------------------------------*/"
A = array([
[2,2,4, 4],
[3,1,6, 2],
[5,3,10,6]])
print "A:\n",A
R = rref(A,precision=2)
print "R:\n",R
print
print "A^{T}:\n",A.T
R = rref(A.T,precision=10)
print "R:\n",R
/*--------------------------------------/
/ Not Invertable TEST /
/--------------------------------------*/
A:
[[ 2 2 4 4]
[ 3 1 6 2]
[ 5 3 10 6]]
R:
[[ 1. 0. 2. 0.]
[-0. 1. -0. 2.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
A^{T}:
[[ 2 3 5]
[ 2 1 3]
[ 4 6 10]
[ 4 2 6]]
R:
[[ 1. 0. 1.]
[-0. 1. 1.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
自分で定義できます。
def rref(matrix):
A = np.array(matrix, dtype=np.float64)
i = 0 # row
j = 0 # column
while True:
# find next nonzero column
while all(A.T[j] == 0.0):
j += 1
# if reached the end, break
if j == len(A[0]) - 1 : break
# if a_ij == 0 find first row i_>=i with a
# nonzero entry in column j and swap rows i and i_
if A[i][j] == 0:
i_ = i
while A[i_][j] == 0:
i_ += 1
# if reached the end, break
if i_ == len(A) - 1 : break
A[[i, i_]] = A[[i_, i]]
# divide ith row a_ij to make it a_ij == 1
A[i] = A[i] / A[i][j]
# eliminate all other entries in the jth column by subtracting
# multiples of of the ith row from the others
for i_ in range(len(A)):
if i_ != i:
A[i_] = A[i_] - A[i] * A[i_][j] / A[i][j]
# if reached the end, break
if (i == len(A) - 1) or (j == len(A[0]) - 1): break
# otherwise, we continue
i += 1
j += 1
return A