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NumPyを使用してPythonでTDMAを実装しています。三重対角行列は、次の3つの配列に格納されます。

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

alpha-係数を効率的に計算したいのですが。アルゴリズムは次のとおりです。

# 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])

forただし、Pythonのループのため、これは効率的ではありません。私が欲しいのはこのアプローチのようなものです：

# 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])

この後者の場合、NumPyは最後の式の右部分を一時配列に格納し、その要素への参照をに割り当てるため、結果は正しくありませんalpha[1:]。したがってa[1:] * alpha[:-1]、は単なるゼロの配列です。

alpha内部ループ内の前のステップで計算された値を使用するようにNumPyに指示する方法はありますか？

ありがとう。

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解決したい三重対角システムがある場合はsolve_banded()、にありnumpy.linalgます。それがあなたが探しているものかどうかわからない。

于 2009-12-18T22:28:14.053 に答える
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どうやら、CまたはそのPythonのバリエーションを使用せずにPythonでこれを行う方法はありません。

于 2010-01-10T21:03:19.553 に答える