标签：python numpy numerical-methods

我正在使用NumPy在Python中实现TDMA.三对角矩阵存储在三个数组中：

a = array([...])
b = array([...])
c = array([...])

我想有效地计算α系数.算法如下：

# n = size of the given matrix - 1
alpha = zeros(n)
alpha[0] = b[0] / c[0]
for i in range(n-1):
    alpha[i+1] = b[i] / (c[i] - a[i] * alpha[i])

但是,由于Python的for循环,这不是很有效.我想要的是这样的方法：

# n = size of the given matrix - 1
alpha = zeros(n)
alpha[0] = b[0] / c[0]
alpha[1:] = b[1:] / (c[1:] - a[1:] * alpha[:-1])

在后一种情况下,结果是不正确的,因为NumPy将最后一个表达式的右侧部分存储在temprorary数组中,然后将其元素的引用分配给alpha [1：].因此,[1：] * alpha [： – 1]只是一个零数组.

有没有办法告诉NumPy使用在其内部循环中的先前步骤计算的alpha值？

谢谢.

解决方法:

如果你要解决它的三对角系统,那么numpy.linalg中就有solve_banded().不确定这是不是你想要的.

标签：python,numpy,numerical-methods
来源： https://codeday.me/bug/20190627/1301161.html

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