Exemple 14: import numpy as np A = ([1, 3, 5, 7, 9, 7, 5]) # 3ème à 5ème éléments print("A[2:5]: ", A[2:5]) # 1er au 4ème élément print("A[:-5]: ", A[:-5]) # 6ème au dernier élément print("A[5:]: ", A[5:]) # 1er au dernier élément print("A[:]: ", A[:]) # inverser une liste print("A[::-1]: ", A[::-1]) A[2:5]: [5 7 9] A[:-5]: [1 3] A[5:]: [7 5] A[:]: [1 3 5 7 9 7 5] A[::-1]: [5 7 9 7 5 3 1] Voyons maintenant comment découper une matrice.
Row[:] représente les indices de ligne des entrées de la matrice. Col[:] représente les indices de colonne des entrées de la matrice. Avec A [ row[k], col[k]] = data[k]. Le format de stockage BSR est approprié pour les matrices creuses contenant des sous-matrices denses. Les matrices de blocs apparaissent souvent dans des discontinuités d'éléments finis à valeur vectorielle. Alors l'utilisation du format BSR est considérablement plus efficace pour de nombreuses opérations arithmétiques éparses que l'utilisation d'un autre format. Exemple 1: Dans cet exemple on construit une matrice vide de format BSR. Code: from import bsr_matrix import numpy as np b = bsr_matrix((4, 4), dtype = 8). Inverser une matrice, c'est pas difficile ! - Major-Prépa. toarray() print(b) Résultat de l'exécution: Exemple 2: Dans cet exemple on construit une matrice creuse de format BSR à partir des trois tableaux data, row et col. from import bsr_matrix import numpy as np row = ([0, 1, 3, 0, 0, 1, 3, 1]) col = ([0, 2, 3, 3, 1, 0, 2, 1]) data = ([3, 1, 8, 9, 1, 17, 5, 6]) b = bsr_matrix((data, (row, col)), shape = (4, 4)).
Cas typiqu e: une matrice nilpotente (dont l'une des puissances est nulle) n'est jamais inversible. Vérifier par exemple que dans le cas précédent, on a aussi \( A^3 = 0_3 \), et en déduire une nouvelle preuve que \( A \) n'est pas inversible. 2. Les critères « évidents » d'inversibilité, ou de non-inversibilité: Il y a plusieurs cas particuliers qu'il faut tous connaître: en repérer un permet généralement de directement conclure, au moins sur le fait que la matrice est inversible ou pas! \( A \) est-elle une matrice de format 2 x 2 (\( A \in \mathcal{M}_n(\mathbb{R})\))? Calcul numérique matriciel — Bien démarrer avec Numpy/Scipy/Matplotlib valpha documentation. Penser absolument dans ce cas au critère du déterminant, et la formule associée pour l'inverse:\( A = \begin{pmatrix} a & b \\ c & d \end{pmatrix} \) est inversible si et seulement si \( \det(A) = ad-bc \neq 0 \), et dans ce cas \( A^{-1} = \frac{1}{\det(A)} \begin{pmatrix} d & -b \\ -c & a \end{pmatrix} \). Exemple: \( A = \begin{pmatrix}1 & -2 \\ 3 & -1 \end{pmatrix} \) a pour déterminant: \( \det(A) = 1 \times (-1) – 3 \times (-2) = 5 \neq 0 \), donc \( A \) est inversible et a pour inverse: \( A^{-1} = \frac{1}{5} \begin{pmatrix}-1 & 2 \\ -3 & 1 \end{pmatrix} \) \( A \) est-elle une matrice diagonale?
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