扩展库numpy的线性代数子模块linalg中提供了求解线性方程组的函数solve()和求解线性方程组最小二乘解的函数lstsq()
举一反三
- 数值线性代数研究的三大问题（ ） A: 线性方程组的求解问题 B: 线性最小二乘问题 C: 矩阵特征值问题 D: 非线性方程组的求解问题
- 潮流方程是（）. A: 线性方程组 B: 微分方程组 C: 线性方程 D: 非线性方程组
- 计算机计算潮流的功率方程是 A: 线性代数方程组 B: 线性微分方程组 C: 非线性代数方程组 D: 非线性微分方程组
- 非齐次线性方程组퐴푋=퐵的通解为非齐次线性方程组AX=B的通解为【图片】，这说明 A: 此方程组的所有解构成一个r维线性空间。 B: 此方程组的所有解构成一个r+1维线性空间。 C: 此方程组的导出组的所有解构成一个r维线性空间。 D: 此方程组的导出组的所有解构成一个r+1维线性空间。
- 扩展库numpy在linalg模块中提供了计算奇异值分解的函数svd()。