LinAlgError: последние 2 измерения массива должны быть квадратными, матрицы не могут быть решены

Я пытаюсь решить матрицу с помощью linalg.solve, но всегда получаю ошибку LinAlgError: последние 2 измерения массива должны быть квадратными. где моя ошибка? Спасибо за вашу помощь

Вот мой код:

reaktionsgleichung=np.array([[3,1,0,0,0],[5,0,2,0,0],[3,0,0,-2,0],[9,-2,-1,0,-2]])

loesungsvektor=np.array([0,0,0,0,0])

np.linalg.solve(reaktionsgleichung, loesungsvektor)
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
0
0
2 516
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Ваша матрица представляет собой матрицу 4 на 5, которая не является квадратной матрицей.

Согласно документации numpy.linalg.solve:

Вычисляет «точное» решение x хорошо определенного линейного матричного уравнения полного ранга ax = b.

Работает только с квадратной матрицей.

Рассмотрим numpy.linalg.lstsq для неквадратной матрицы

так что я должен добавить ряд нулей к моей матрице "reaktionsgleichung"? но тогда это сингулярная матрица

AufsMaulwurf 09.12.2020 21:24

Вы пытаетесь решить пять неизвестных с помощью четырех уравнений, верно? Существует бесконечное количество решений. Таким образом, чтобы получить одно решение, вы должны либо выбрать одно из них, используя некоторую метрику (наименьший квадрат), либо добавить больше ограничений (сделать его полным рангом). Добавление всего нуля не является допустимым ограничением, поскольку вы сказали, что в этом случае оно будет единственным.

Z Li 09.12.2020 21:30

Другие вопросы по теме