我不明白为什么Schur的分解不适用于复杂矩阵。 我的测试程序是： M <- matrix(data=c(2-1i,0+1i,3-1i,0+1i,1+0i,0+1i,1+0i,1+1i,2+0i), nrow=3, ncol=3, byrow=FALSE)
M
S <- Schur(M)
S
(S$Q)%*%(S$T)%*%(solve(S$Q))
结果是： > M
[,1]
我想找到了，如果我能以某种方式找到一种封闭形式的符号矩阵指数矩阵： n=3;
a = symbols(['a'+str(1+k) for k in range(n)], real=True);
Ts = symbols('T_s',real=True,positive=True);
A = Matrix([zeros(1,n),eye(1,n),a])
然而 expm(A)
似乎不工
我是python编程和学校的新手，我必须对乘法表从1到10进行模拟。这需要在矩阵中。 我写的代码是： for y in range(1, 11):
for z in range(1, 11):
print y*z
然而，当我尝试运行此，这一切都在一条线下来，而不是一个矩阵...我已经找了个awnser和在Python 3.0或更高，他们有“end =”命令，但我不能使用这个
所以我有两个矩阵，A和B，我想计算这里给出的最小加乘积：Min-plus matrix multiplication。为此，我实施了以下操作： def min_plus_product(A,B):
B = np.transpose(B)
Y = np.zeros((len(B),len(A)))
for i in range(len(B)):
Y[i] =