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Sympy复杂矩阵求逆/运算

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使用来自Continuum Anaconda发行版的Sympy 0.7.2，（懒得构建我自己的堆栈，不讨厌），在做复杂矩阵代数时我一直遇到这个问题，其中一些原生函数取代了典型的'1j'使用'I' . 这很烦人，因为它不能很好地与其他算术运算一起使用，并且基本上保持其形式并增加因子而不是计算浓缩结果 . 我将给出一个例子：

>>> T
[          1, 1.0 - 1.0*I]
[1.0 + 1.0*I,           0]
>>> T.inv()
[-(0.5 + 0.5*I)*(1.0 - 1.0*I) + 1, 0.5 - 0.5*I]
[                     0.5 + 0.5*I,        -0.5]
>>> T.inv()*T
[-(0.5 + 0.5*I)*(1.0 - 1.0*I) + 1 + (0.5 - 0.5*I)*(1.0 + 1.0*I), (1.0 - 1.0*I)*(
-(0.5 + 0.5*I)*(1.0 - 1.0*I) + 1)]
[                                                             0,
      (0.5 + 0.5*I)*(1.0 - 1.0*I)]

由于T.inv（）* T肯定是 1 ，（单位矩阵，而不是数字）而不是那里的混乱，（格式也令人恶心......无论出于何种原因） . 如果我用"1j"手动替换"I"，我会像你一样得到 1 . 上面的结果没有错，（它适用于 1 ），但你可以想象，对于更复杂的问题而言，这可能非常快 .

我想知道有一个比我现在更好的解决方案，即将矩阵转换为字符串，并手动将'I'替换为'1j'....

#If A is a complex matrix, Let AI be its inverse.
A_STR = string(A).replace("I", "1j").replace("\n", "")
exec("AI=Matrix("+str(A.shape()).replace("(", "").replace(")", "")+"," + A_STR + ")")

谢谢

python matrix complex-numbers sympy

1 回答

  • 1

    首先，您应该更新到SymPy 0.7.3（ conda update sympy ） .

    你需要做的就是扩展一切 . 只需拨打 (T.inv()*T).expand() 即可 . 目前，SymPy没有对应于 j 的 I 的浮点变体，因此您通常必须手动扩展复数（SymPy不会自动进行扩展，因为有些人想要留下因素，但公平地说，它可能应该在矩阵中自动进行简化，但这仍然是一项正在进行的工作） .

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