10変数の一次方程式のセットをsloveしたいと思います。
私は次のような最初の配列を作成しました：
A = np.random.random_integers（15、size =（10,10））
そして、等しい後の値を0にしたい
（Ax + dy + .... + N = 0）
だから私はそのようなことをしました：
b = np.zeros（shape =（10））
しかし、線形代数関数を適用すると
linalg.solve（A、b）を印刷します
結果として、10個のゼロの配列が得られます。
[0。0。0。0。-0。-0。-0。-0。0.0。]
誰でも助けることができますか？
コードの 2 行目の意味がわかりません。
しかし、これで：
A=np.random.random_integers(15, size=(10,10))
b=np.zeros(shape=(10))
あなたはシステムを解いています：
A * x = b
つまり、次のものがあることを意味します。
A[1,1] * x_1 + A[1,2] * x_2 + ... + A[1,10] * x_10 = 0
A[2,1] * x_1 + A[2,2] * x_2 + ... + A[2,10] * x_10 = 0
...
x = ゼロ ベクトルが常に完全な解になるように = A x = 0 となるような x を探しているので、x はゼロです。試す
b = np.random.random_integers(15, size=(10,1))
linalg.solve(A,b) の結果の x は、A からの列の線形結合を指定して、合計するとランダムな b ベクトルになります。
https://stackoverflow.com/questions/12910513/how-to-verify-the-results-of-a-linear-equation-systemで numpy.svd を試しました (これは特異値の decmposition であり、そうではないと思いますwant) と numpy.lstsq を使用して、最小二乗距離を最小化する不正確な解を見つけようとします (過決定行列の場合など)。
私はあなたが何を探しているのか理解できなかったかもしれません - あなたが探しているものを正確に指定する行を明確にしてください.