Question

我对矩阵不是很好，而且我大部分时间都不知道自己在做什么，因为我正在尝试修复别人的代码。

有问题的代码是new_vals = scipy.sparse.linalg.spsolve(A,b)，其中A是具有以下维度的稀疏矩阵：（1146880,1146880），b是（1146880,1）。当python崩溃时，没有错误，我很确定它没有内存不足。有些搜索建议它是堆栈溢出的一种形式，所以我尝试使用bicg来制定不同的解决方案，但new_vals,check = scipy.sparse.linalg.bicg(A,b)似乎并不总是有用。

他们是否有办法让spsolve工作？还是有另一种方法可以做到这一点吗？

编辑：我之前曾声明两个矩阵的大小相同，但b为（1146880,1）。

Answer 1

1）你的意思是“似乎并不总是有效”？ bicg info!=0失败了吗？这并不奇怪，因为A不可逆，所以可能会发生这种情况。输入，特别是矩阵A可能是错误的吗？

2）spsolve在同一情况下bicg失败了吗？

编辑：在回复评论时，我不相信spsolve。这是一个失败的例子：

import scipy.sparse
import scipy.sparse.linalg

A=scipy.sparse.csc_matrix(linspace(1,15,16).reshape((4,4)))
b=ones((4))
res_spsolve=scipy.sparse.linalg.spsolve(A,b)
res_bicg,info=scipy.sparse.linalg.bicg(A,b)


b_bicg = A*res_bicg
b_spsolve = A*res_spsolve

你会看到b_spsolve是错误的

Python：scipy.spsolve崩溃没有错误

1 个答案: