python中的高斯 - 乔丹消除

时间:2017-10-06 23:06:27

标签: python python-3.x numpy matrix linear-algebra

我正在编写代码来在python中进行Gauss-Jordan消除。我的指示如下:

def gauss_jordan(A):
for each row k do
   i* <- argmax_{k<i<n} |A_{ik}|
   if A_{i*k} = 0 then
     Matrix is not invertible
   end if
   Swap rows k and i*
   for each row j below k (i.e. j = k + 1,...,n) do
     f = A_{jk}/A_{kk}
     Aj = Aj - fA_{k}
   end for
end for
for each row k = n,..., 1 (i.e. in reverse) do
   A_{k} = A_{k}=A_{kk}
   for each row j above k (i.e. j = k -1,..., 1) do
     f = A_{jk}/A_{kk}  
     Aj = A_{j}-fA_{k}
   end for
end for

到目前为止,我有:

def gauss_jordan(A):
(h, w) = (len(A), len(A[0]))
for y in range(0,h):          
    for pivot in range(y, h):   
        if A[pivot][y].value % 2 != 0: 
            break 
    else: 
        return None

这是正确的开始吗?我觉得下次去哪儿都很丢失。输入将是Numpy数组。任何想法都非常感谢!

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您应该做的第一件事是创建增强矩阵。块方式它看起来像[A,identity(A.shape [0])]然后按照算法来解决。你的最终答案将是矩阵的右半部分。我相信你的for循环是正确的,但检查是不正确的。您需要在k列中找到最大值。因此,当k为1时,您将浏览第一列,并在该列中找到绝对值的最大值并返回其索引。

max_v=-10
index_m=-10
for t in range(k, A.shape[0]):
    if abs(A[t, k]) > max_v:
        max_v = abs(A[t, k])
        index_m = t

请注意,k是我的最外层循环,它遍历增强A矩阵的所有行。希望这有帮助。