पायथन में फ्रोबेनियस मानदंड का उपयोग करके रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की स्थिति संख्या की गणना करें

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की स्थिति संख्या की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि पी के मान के आधार पर, सात अलग-अलग मानदंडों में से एक का उपयोग करके स्थिति संख्या को वापस करने में सक्षम है। मैट्रिक्स की स्थिति संख्या लौटाता है। अनंत हो सकता है।

x की स्थिति संख्या को x के व्युत्क्रम के मान के x गुणा के मान के रूप में परिभाषित किया गया है; मानदंड सामान्य एल 2-मानदंड या कई अन्य मैट्रिक्स मानदंडों में से एक हो सकता है। पहला पैरामीटर x है, वह मैट्रिक्स जिसका कंडीशन नंबर मांगा गया है। दूसरा पैरामीटर पी है, शर्त संख्या गणना में प्रयुक्त मानदंड का क्रम। पैरामीटर के रूप में "फ्रो" सेट फ्रोबेनियस मानदंड है।

कदम

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें-

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

एक सरणी बनाएं -

arr = np.array([[ 1, 1, 0], [1, 0, 1], [1, 0, 0]])

सरणी प्रदर्शित करें -

print("Our Array...\n",arr)

आयामों की जाँच करें -

print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

डेटाटाइप प्राप्त करें -

print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

आकार प्राप्त करें -

print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

रैखिक बीजगणित में मैट्रिक्स की स्थिति संख्या की गणना करने के लिए, पायथन में numpy.linalg.cond() विधि का उपयोग करें। यह विधि p -

print("\nResult...\n",LA.cond(arr, 'fro'))

उदाहरण

import numpy as np
from numpy import linalg as LA

# Create an array
arr = np.array([[ 1, 1, 0], [1, 0, 1], [1, 0, 0]])

# Display the array
print("Our Array...\n",arr)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",arr.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",arr.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",arr.shape)

# To compute the condition number of a matrix in linear algebra, use the numpy.linalg.cond() method in Python
print("\nResult...\n",LA.cond(arr, 'fro'))

आउटपुट

Our Array...
[[1 1 0]
[1 0 1]
[1 0 0]]

Dimensions of our Array...
2

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3, 3)

Result...
5.000000000000001