分块对角矩阵的逆矩阵,相似于对角矩阵嘛,分块对角矩阵的逆矩阵,相似于对角矩阵对吗

　　我想像这样生成分区对角矩阵A

　　给出矩阵B

　　B=-np.diag(np.ones(n - 2)，-1) - np.diag(np.ones(n - 2)，1) 4 * np.diag(np.ones(n - 1))

　　例如，

　　有没有一种方法可以不使用循环？

　　抱歉，第一次错误地上传了矩阵A和B的图形。

　　解决方法：

　　您可以将构建块堆叠到查找表中，然后通过在其中建立索引来构建答：

　　从科学计算导入稀疏

　　n=5

　　B=sparse.diags([-1，4，-1]，[-1，0，1]，(n-1，n-1)，dtype=int).A

　　A=sparse.diags([1，2，1]，[-1，0，1]，(n-1，n-1)，dtype=int).A

　　# 0表示0 0 0.

　　# 1表示我

　　# 2表示B

　　#下一行构建查找表（使用堆栈)

　　#进行查找.[A]

　　#并展平交换后产生的4D阵列

　　#中间轴；交换对条目进行重新排序

　　#垂直，水平，垂直，水平到垂直，垂直，水平，水平

　　A=np.stack([np.zeros_like(B)，-np.identity(n-1，int)，B])[A].交换(1,2)。整形((n-1)*(n-1)，-1)

　　A

　　数组([[ 4,-1,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,

　　[-1, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

　　[ 0, -1, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

　　[ 0, 0, -1, 4, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

　　[-1, 0, 0, 0, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

　　[ 0, -1, 0, 0, -1, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],

　　[ 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0, 0],

　　[ 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 0],

　　[ 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0, 0],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, -1, 0, 0, -1, 0, 0],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, -1, 0, 0, -1, 0],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, 0, 0, 0, -1],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, 0, 4, -1, 0, 0],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, -1, 0],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4, -1],

　　[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, -1, 0, 0, -1, 4]])

　　请注意，稀疏构造函数仅出于其便利性而使用。稀疏矩阵将立即转换为密集矩阵（使用A属性).

　　标签:python，numpy