使用numpy进行矩阵求逆的正确（稳定、高效）方法是什么？

Question

在Matlab中，由于数值不稳定性的原因，通常不建议使用inv（）函数（请参见http://www.mathworks.com/help/matlab/ref/inv.html中的说明部分）。 建议用一种类似于以下表达式的方法来替换它：

inv(A)*B 

（其中A和B都是矩阵），具体为：

A\B

当倒置矩阵A接近奇异时，这变得至关重要。

在numpy/scipy中是否有较好的方法编写此内容？（solve()函数是否可行？）

- Tomer Levinboim

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请看这个 Stackoverflow 问题 - numpy 中的左逆。 - mtadd

linalg.solve() 是正确的方法 - 请参见 http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.linalg.solve.html#numpy.linalg.solve 。我相信它在数值上比使用LU分解的逆更稳定。 - Floris

Answer 1

如评论中所提到的，您需要使用左逆。

这在这个问题中有描述。

总结（模仿，竞争）：

• 通常使用 linalg.lstsq(A,y)。
• 如果您知道A符合正确的条件，则可以使用linalg.solve(A,y)。

- Dennis Jaheruddin