np.linalg.qr (A) или scipy.linalg.orth (A) для нахождения ортогонального базиса (питон)

Question

Если у меня есть векторное пространство, натянутое на пять векторов v1 .... v5, найти ортогональный базис для A, где A = [v1, v2 ... v5] и A равно 5Xn

я должен использовать np.linalg.qr(A) или scipy.linalg.orth(A) ??

Заранее спасибо

Answer 1

Обратите внимание, что sp.linalg.orth использует SVD, а np.linalg.qr использует QR-факторизацию. Обе факторизации получены через оболочки для функций LAPACK.

Я не думаю, что есть сильное предпочтение одного над другим. SVD будет немного более стабильным, но и немного медленнее в вычислениях. На практике я не думаю, что вы действительно увидите большую разницу.

Answer 2

Вы хотите использовать:

scipy.linalg.orth(A)

Общепринятым правилом является использование scipy.linalg - потому что он охватывает больше функций, чем np.linalg. Надеюсь, это поможет!