0

0

使用 SymPy 解决欠定线性方程组中的权重问题

花韻仙語

花韻仙語

发布时间:2025-08-23 17:02:00

|

724人浏览过

|

来源于php中文网

原创

使用 SymPy 解决欠定线性方程组中的权重问题

本文详细介绍了如何利用 Python 的 sympy 库解决包含未知权重的欠定线性方程组。针对形如 A*b = c 的问题,我们将学习如何定义符号变量、构建方程组,并通过 linsolve 函数获得参数化解。教程涵盖了从问题建模到结果验证的全过程,为处理复杂的数学权重问题提供了专业指导。

问题背景与挑战

在数据分析和科学计算领域,我们经常需要确定一组权重来满足特定的条件。一个典型的场景是,给定一个包含未知权重 w 的矩阵 a(维度 [nxm]),一个已知向量 b(维度 [mx1]),以及一个目标向量 c(维度 [nx1]),我们需要找到 w 的值以满足线性方程组 a*b = c。

例如,考虑以下具体实例:

矩阵 A (包含未知权重)

w1 w2 0
w3 0  w4
0  w5 0

向量 b (已知值)

10
 5
 3

向量 c (已知目标)

0
0
0

我们的目标是求解 w1, w2, w3, w4, w5 的值。此方程组的特点是,未知变量的数量(5个)多于方程的数量(3个),这构成了一个典型的欠定线性方程组。对于这类系统,通常不存在唯一解,而是存在无穷多个解,这些解可以用一个或多个自由参数表示。传统的数值解法可能难以直接给出所有参数化解,而符号计算库则非常适合处理此类问题。

解决方案:利用 SymPy 进行符号计算

Python 的 sympy 库是一个功能强大的符号数学库,它能够进行代数、微积分、离散数学等各种符号计算。对于欠定线性方程组,sympy 能够直接返回其参数化解,这对于理解解空间和进行后续分析至关重要。尽管原问题提及 pyspark,但 pyspark 主要用于大规模分布式数据处理,而非直接进行符号数学计算。解决此类数学核心问题,sympy 是更专业、更直接的选择。

SymPy 实现步骤详解

以下是使用 sympy 解决上述权重问题的具体步骤:

1. 导入必要的库

首先,从 sympy 库中导入所需模块,包括 symbols 用于定义符号变量,Eq 用于构建方程,以及 linsolve 用于求解线性方程组。

ShopWe 网店系统
ShopWe 网店系统

1.修正会员卡升级会员级别的判定方式2.修正了订单换货状态用户管理中心订单不显示的问题3.完善后台积分设置数据格式验证方式4.优化前台分页程序5.解决综合模板找回密码提示错误问题6.优化商品支付模块程序7.重写优惠卷代码8.优惠卷使用方式改为1卡1号的方式9.优惠卷支持打印功能10.重新支付模块,所有支付方式支持自动对账11.去掉规格库存显示12.修正部分功能商品价格显示4个0的问题13.全新的支

下载
from sympy import symbols, Eq, linsolve

2. 定义已知常量和未知变量

根据问题描述,将已知的 b 和 c 向量的分量定义为常量,并定义矩阵 A 中的未知权重 w1 到 w5 为符号变量。

# 定义已知系数
b1, b2, b3 = 10, 5, 3
c1, c2, c3 = 0, 0, 0

# 定义未知权重为符号变量
w1, w2, w3, w4, w5 = symbols('w1:6')

3. 构建线性方程组

将 A*b = c 的矩阵乘法展开为具体的三个线性方程。每个方程都使用 Eq 函数表示,其中左侧是 A*b 的对应行乘积,右侧是 c 的对应分量。

  • 方程 1: w1*b1 + w2*b2 + 0*b3 = c1
  • 方程 2: w3*b1 + 0*b2 + w4*b3 = c2
  • 方程 3: 0*b1 + w5*b2 + 0*b3 = c3
eq1 = Eq(w1*b1 + w2*b2 + 0*b3, c1)
eq2 = Eq(w3*b1 + 0*b2 + w4*b3, c2)
eq3 = Eq(0*b1 + w5*b2 + 0*b3, c3)

# 将所有方程放入一个列表中
eqns = [eq1, eq2, eq3]

4. 求解方程组

使用 linsolve 函数来求解方程组。该函数接受方程列表和要解的变量列表作为参数。

solution = linsolve(eqns, [w1, w2, w3, w4, w5])
print("Solution in symbolic form:")
print(solution)

5. 解析符号解与代入具体值

linsolve 返回的解是一个包含元组的集合,每个元组代表一组解。由于是欠定系统,解中通常会包含自由变量。例如,如果 w2 和 w4 是自由变量,我们可以为它们代入具体值以获得一个特定的解。

# 代入独立变量,例如 w2=1, w4=1
substituted_solution = solution.subs({w2: 1, w4: 1})
print("\nSolution with independent variables substituted:")
print(substituted_solution)
# 输出的元组顺序对应于 linsolve 中变量的顺序: (w1, w2, w3, w4, w5)

完整示例代码

from sympy import symbols, Eq, linsolve

# 定义已知系数
b1, b2, b3 = 10, 5, 3
c1, c2, c3 = 0, 0, 0

# 定义未知权重为符号变量
w1, w2, w3, w4, w5 = symbols('w1:6')

# 构建线性方程组
eq1 = Eq(w1*b1 + w2*b2 + 0*b3, c1)
eq2 = Eq(w3*b1 + 0*b2 + w4*b3, c2)
eq3 = Eq(0*b1 + w5*b2 + 0*b3, c3)

# 将所有方程放入一个列表中
eqns = [eq1, eq2, eq3]

# 求解方程组
solution = linsolve(eqns, [w1, w2, w3, w4, w5])
print("Solution in symbolic form:")
print(solution)

# 代入独立变量,例如 w2=1, w4=1
substituted_solution = solution.subs({w2: 1, w4: 1})
print("\nSolution with independent variables substituted:")
print(substituted_solution)
# 输出的元组顺序对应于 linsolve 中变量的顺序: (w1, w2, w3, w4, w5)

结果分析与验证

输出示例:

Solution in symbolic form:
{(-w2/2, w2, -3*w4/10, w4, 0)}

Solution with independent variables substituted:
{(-1/2, 1, -3/10, 1, 0)}

从符号解 {(-w2/2, w2, -3*w4/10, w4, 0)} 可以看出,w2 和 w4 是自由变量。其他变量 `w1,

相关专题

更多
python开发工具
python开发工具

php中文网为大家提供各种python开发工具,好的开发工具,可帮助开发者攻克编程学习中的基础障碍,理解每一行源代码在程序执行时在计算机中的过程。php中文网还为大家带来python相关课程以及相关文章等内容,供大家免费下载使用。

713

2023.06.15

python打包成可执行文件
python打包成可执行文件

本专题为大家带来python打包成可执行文件相关的文章,大家可以免费的下载体验。

625

2023.07.20

python能做什么
python能做什么

python能做的有:可用于开发基于控制台的应用程序、多媒体部分开发、用于开发基于Web的应用程序、使用python处理数据、系统编程等等。本专题为大家提供python相关的各种文章、以及下载和课程。

738

2023.07.25

format在python中的用法
format在python中的用法

Python中的format是一种字符串格式化方法,用于将变量或值插入到字符串中的占位符位置。通过format方法,我们可以动态地构建字符串,使其包含不同值。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来阅读学习。

617

2023.07.31

python教程
python教程

Python已成为一门网红语言,即使是在非编程开发者当中,也掀起了一股学习的热潮。本专题为大家带来python教程的相关文章,大家可以免费体验学习。

1235

2023.08.03

python环境变量的配置
python环境变量的配置

Python是一种流行的编程语言,被广泛用于软件开发、数据分析和科学计算等领域。在安装Python之后,我们需要配置环境变量,以便在任何位置都能够访问Python的可执行文件。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。

547

2023.08.04

python eval
python eval

eval函数是Python中一个非常强大的函数,它可以将字符串作为Python代码进行执行,实现动态编程的效果。然而,由于其潜在的安全风险和性能问题,需要谨慎使用。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章,欢迎大家前来学习阅读。

574

2023.08.04

scratch和python区别
scratch和python区别

scratch和python的区别:1、scratch是一种专为初学者设计的图形化编程语言,python是一种文本编程语言;2、scratch使用的是基于积木的编程语法,python采用更加传统的文本编程语法等等。本专题为大家提供scratch和python相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

696

2023.08.11

俄罗斯搜索引擎Yandex最新官方入口网址
俄罗斯搜索引擎Yandex最新官方入口网址

Yandex官方入口网址是https://yandex.com;用户可通过网页端直连或移动端浏览器直接访问,无需登录即可使用搜索、图片、新闻、地图等全部基础功能,并支持多语种检索与静态资源精准筛选。本专题为大家提供相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

1

2025.12.29

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
最新Python教程 从入门到精通
最新Python教程 从入门到精通

共4课时 | 0.6万人学习

Django 教程
Django 教程

共28课时 | 2.5万人学习

SciPy 教程
SciPy 教程

共10课时 | 0.9万人学习

关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号