解决Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误

计算：Ax-bA:2*2x:2*1b:2*1so,Ax-b:2*1if__name__=="__main__":A=np.array([[4.0,1.0],[1.0,3.0]])b=np.array([[1.0],[2.0]])

计算：Ax-b

A: 2*2 x: 2*1 b: 2*1 so, Ax-b: 2*1

if __name__ == "__main__":
 A = np.array([[4.0, 1.0],
 [1.0, 3.0]])
 b = np.array([[1.0], [2.0]])
 x_0 = np.array([[2.0], [1.0]])

 r_k = A * x_0 - b

 print(r_k)

错误！！！

修改：

if __name__ == "__main__":
 A= mat([[4.0, 1.0],
 [1.0, 3.0]])
 b = mat([[1.0], [2.0]])
 x_0 = mat([[2.0], [1.0]])

 r_k = A * x_0 - b

 print(r_k)

if __name__ == "__main__":
 A= mat([[4.0, 1.0],
 [1.0, 3.0]])
 b = mat([[1.0], [2.0]])
 x_k = mat([[2.0], [1.0]])

 p_k = -x_k # 2行1列
 r_k = A * x_k - b # 2行1列
 alpha_k = (np.transpose(r_k) * r_k) / (np.transpose(p_k) * A * p_k) # 1行1列
 -----------------------------------------------
 x_k = x_k + alpha_k * p_k #2行1列 ！！！！这里报错
 -----------------------------------------------
 print(x_k)

修改：

if __name__ == "__main__":
 A= mat([[4.0, 1.0],
 [1.0, 3.0]])
 b = mat([[1.0], [2.0]])
 x_k = mat([[2.0], [1.0]])

 p_k = -x_k # 2*1
 r_k = A * x_k - b # 2*1
 alpha_k = (np.transpose(r_k) * r_k) / (np.transpose(p_k) * A * p_k) # 1*1
 -----------------------------------------------
 x_k = x_k + p_k *alpha_k
 -----------------------------------------------
 print(x_k)

以上这篇解决Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。