名为 scipy.linalg.solve_triangular 的线性函数用于求解三角矩阵方程。此函数的形式如下 -
scipy.linalg.solve_triangular(a, b, trans=0, lower=False, unit_diagonal=False, overwrite_b=False, debug=None, check_finite=True)
这个线性函数将求解方程 ax = b for x，其中 a 是三角矩阵。
下面给出函数scipylinalg.solve_triangular()的参数。-
a - (M, M) array_like
该参数表示三角矩阵。
b - (M,) 或 (M, N)array_like
该参数表示等式 ax = b 中的右侧矩阵。
下- 布尔值，可选
通过使用此参数，我们将能够仅使用三角矩阵 a 的下三角中包含的数据。该参数的默认值为上限。
反- {0, 1, 2, 'N', 'T', 'C'}，可选
此参数告诉要解决的系统类型。下面给出了描述系统的表格 -
| 反式 | 系统 |
|---|---|
| 0 or ‘N’ | 轴 = b |
| 1 or ‘T’ | a^T x = b |
| 2 or ‘C’ | a^H x = b |
unit_diagonal - 布尔值，可选
如果此参数设置为 true，三角矩阵的对角元素将被假定为 1，并且不会被引用。
Overwrite_b - 布尔值，可选
该参数用于允许覆盖 b 中的数据。它可以提高矩阵的性能。
check_finite - 布尔值，可选
此参数用于检查输入矩阵是否仅包含有限数。禁用它后，我们可能会获得一些性能提升。如果输入不包含无穷大，则可能会导致问题。
x - (M,) 或 (M, N) ndarray
它返回带状矩阵方程 ax = b 的解。输出的形状将取决于 b 的形状。
LinAlgError -
如果与 c 关联的循环矩阵接近奇异，则会引发 LinAlgError。