使用奇异值分解(SVD)来解决病态矩阵问题。SVD是一种线性代数的工具,可将矩阵分解为特征向量和特征值。通过对SVD的应用,我们可以得到矩阵的奇异值,这些值可以很好地反映出矩阵的性质。当遇到病态矩阵时,可以通过SVD来降低矩阵的条件数,进而减少特征值增加的问题。
代码示例:
import numpy as np
#创建一个病态矩阵 A = np.random.rand(10, 10) A[:, 9] = A[:, 8] + 1e-8 * np.random.rand(10)
#SVD分解 u, s, v = np.linalg.svd(A)
#重新构建矩阵 S = np.zeros((10, 10)) S[:10, :10] = np.diag(s) A_ = np.dot(u, np.dot(S, v))
print(np.allclose(A, A_)) #True
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