Maxima branch_5_47_base_7_g39559bd_dirty Manual: Functions and Variables for lapack

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### 61.2 Functions and Variables for lapack

関数: dgeev (A)
関数: dgeev (A, right_p, left_p)

  行列Aの固有値と、オプションで固有ベクトルを計算します。 Aの要素はすべて整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは平方(行と列が同じ数)でなければいけません。 Aは対称であってもなくてもいいです。

  `dgeev(A)`はAの固有値だけを計算します。 `dgeev(A, right_p, left_p)`は Aの固有値と、 right_p = `true`の時、右固有ベクトル、 left_p = `true`の時、左固有ベクトルを計算します。

  3項目のリストが返されます。 最初の項目は固有値のリストです。 二番目の項目は`false`か右固有ベクトルの行列です。 三番目の項目は`false`か左固有ベクトルの行列です。

  右固有ベクトルv(j) (右固有ベクトル行列のj番目の列)は

  A . v(j) = lambda(j) . v(j)

  を満たします。ここでlambda(j)は対応する固有値です。

  左固有ベクトルv(j) (左固有ベクトル行列のj番目の列)は

  u(j)**H . A = lambda(j) . u(j)**H

  を満たします。ここでu(j)**Hはu(j)の共役転置を意味します。 Maxima関数`ctranspose`が共役転置を計算します。

  計算された固有ベクトルは、 Euclideanノルムが1に等しく、 最大成分の虚部が0になるように規格化されます。

  例:

      (%i1) load ("lapack")$
      (%i2) fpprintprec : 6;
      (%o2)                           6
      (%i3) M : matrix ([9.5, 1.75], [3.25, 10.45]);
                               [ 9.5   1.75  ]
      (%o3)                    [             ]
                               [ 3.25  10.45 ]
      (%i4) dgeev (M);
      (%o4)          [[7.54331, 12.4067], false, false]
      (%i5) [L, v, u] : dgeev (M, true, true);
                                 [ - .666642  - .515792 ]
      (%o5) [[7.54331, 12.4067], [                      ],
                                 [  .745378   - .856714 ]
                                              [ - .856714  - .745378 ]
                                              [                      ]]
                                              [  .515792   - .666642 ]
      (%i6) D : apply (diag_matrix, L);
                            [ 7.54331     0    ]
      (%o6)                 [                  ]
                            [    0     12.4067 ]
      (%i7) M . v - v . D;
                      [      0.0       - 8.88178E-16 ]
      (%o7)           [                              ]
                      [ - 8.88178E-16       0.0      ]
      (%i8) transpose (u) . M - D . transpose (u);
                           [ 0.0  - 4.44089E-16 ]
      (%o8)                [                    ]
                           [ 0.0       0.0      ]

  Package lapack ·

関数: dgeqrf (A)

  行列 AのQR分解します。 All elements of Aのすべての要素は整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは行と列の数は同じかもしれませんし違うかもしれません。

  2つの項目のリストを返します。 一番目の項目は行列 Qで、それはAと同じ行数を持つ平方正規直交行列です。 二番目の項目は行列 Rで、それはAtお同じサイズで、 対角以下のすべての要素がが零に等しいものです。 積 `Q . R`は(浮動小数点の丸め誤差を除いて)Aに等しい。 ここで "."は非可換乗算演算子です。

      (%i1) load ("lapack") $
      (%i2) fpprintprec : 6 $
      (%i3) M : matrix ([1, -3.2, 8], [-11, 2.7, 5.9]) $
      (%i4) [q, r] : dgeqrf (M);
             [ - .0905357  .995893  ]
      (%o4) [[                      ],
             [  .995893    .0905357 ]
                                     [ - 11.0454   2.97863   5.15148 ]
                                     [                               ]]
                                     [     0      - 2.94241  8.50131 ]
      (%i5) q . r - M;
               [ - 7.77156E-16   1.77636E-15   - 8.88178E-16 ]
      (%o5)    [                                             ]
               [      0.0       - 1.33227E-15   8.88178E-16  ]
      (%i6) mat_norm (%, 1);
      (%o6)                      3.10862E-15

  Package lapack ·

関数: dgesv (A, b)

  線形方程式 A x = bの 解 xを計算します。 ここで、 Aは平方行列、 bはAと同じ数の行と任意の長さの列を持つ行列です。 戻り値 xは bと同じサイズです。

  Aと bの要素は `float`を介して実の浮動小数点数に評価されなければいけません; 従って、要素は任意の数値型か、数値定数のシンボルか、 浮動小数点に評価される式であり得ます。 xの要素はいつも浮動小数点数です。 すべての算術は浮動小数演算として実行されます。

  `dgesv`は AのLU分解を介して 解を計算します。

  例:

  `dgesv`は 線形方程式 A x = bの解を計算します。

      (%i1) A : matrix ([1, -2.5], [0.375, 5]);
                                     [   1    - 2.5 ]
      (%o1)                          [              ]
                                     [ 0.375    5   ]
      (%i2) b : matrix ([1.75], [-0.625]);
                                        [  1.75   ]
      (%o2)                             [         ]
                                        [ - 0.625 ]
      (%i3) x : dgesv (A, b);
                                  [  1.210526315789474  ]
      (%o3)                       [                     ]
                                  [ - 0.215789473684211 ]
      (%i4) dlange (inf_norm, b - A.x);
      (%o4)                                 0.0

  bはAと同じ数の行と任意の長さの列を持つ行列です。 xは bと同じサイズです。

      (%i1) A : matrix ([1, -0.15], [1.82, 2]);
                                     [  1    - 0.15 ]
      (%o1)                          [              ]
                                     [ 1.82    2    ]
      (%i2) b : matrix ([3.7, 1, 8], [-2.3, 5, -3.9]);
                                    [  3.7   1    8   ]
      (%o2)                         [                 ]
                                    [ - 2.3  5  - 3.9 ]
      (%i3) x : dgesv (A, b);
            [  3.103827540695117   1.20985481742191    6.781786185657722  ]
      (%o3) [                                                             ]
            [ - 3.974483062032557  1.399032116146062  - 8.121425428948527 ]
      (%i4) dlange (inf_norm, b - A . x);
      (%o4)                       1.1102230246251565E-15

  Aと bの要素は 実の浮動小数点数に評価されなければいけません;

      (%i1) A : matrix ([5, -%pi], [1b0, 11/17]);
                                     [   5    - %pi ]
                                     [              ]
      (%o1)                          [         11   ]
                                     [ 1.0b0   --   ]
                                     [         17   ]
      (%i2) b : matrix ([%e], [sin(1)]);
                                        [   %e   ]
      (%o2)                             [        ]
                                        [ sin(1) ]
      (%i3) x : dgesv (A, b);
                                   [ 0.690375643155986 ]
      (%o3)                        [                   ]
                                   [ 0.233510982552952 ]
      (%i4) dlange (inf_norm, b - A . x);
      (%o4)                        2.220446049250313E-16

  Package lapack ·Linear equations ·

関数: dgesvd (A)
関数: dgesvd (A, left_p, right_p)

  特異値から成る行列 Aの特異値分解(SVD)を計算します。 オプションで左および右特異ベクトルを取ります。

  Aの要素はすべて整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは(行と列が同じ数の)平方かもしれませんし、そうでないかもしれません。

  mを Aの行数、nを列数とします。 Aの特異値分解は A = U . Sigma . V^T のような3つの行列 U, Sigma, V^Tから構成されます。 ここで、 Uは m掛けmのユニタリ行列、 Sigmaは m掛けnの対角行列、 V^Tは n掛けnのユニタリ行列です。

  sigma[i]を Sigmaの対角要素、すなわち、 Sigma[i, i] = sigma[i]と します。 要素 sigma[i]は Aのいわゆる特異値です; これらは実数で、非負で、降順で返されます。 Uと Vの最初の min(m, n)列は Aの左と右特異ベクトルです。 `dgesvd`は、V自身ではなくVの転置を返すことに注意してください。

  `dgesvd(A)`は Aの特異値だけを計算します。 `dgesvd(A, left_p, right_p)`は Aの特異値と、 left_p = `true`の時、左特異ベクトル、 right_p = `true`の時、右特異ベクトルを計算します。

  3つの項目のリストが返されます。 一つ目の項目は特異値のリストです。 二つ目の項目は `false`か、左特異ベクトルの行列です。 三つ目の項目は `false`か、右特異ベクトルの行列です。

  例:

      (%i1) load ("lapack")$
      (%i2) fpprintprec : 6;
      (%o2)                           6
      (%i3) M: matrix([1, 2, 3], [3.5, 0.5, 8], [-1, 2, -3], [4, 9, 7]);
                              [  1    2    3  ]
                              [               ]
                              [ 3.5  0.5   8  ]
      (%o3)                   [               ]
                              [ - 1   2   - 3 ]
                              [               ]
                              [  4    9    7  ]
      (%i4) dgesvd (M);
      (%o4)      [[14.4744, 6.38637, .452547], false, false]
      (%i5) [sigma, U, VT] : dgesvd (M, true, true);
      (%o5) [[14.4744, 6.38637, .452547],
      [ - .256731  .00816168   .959029    - .119523 ]
      [                                             ]
      [ - .526456   .672116   - .206236   - .478091 ]
      [                                             ],
      [  .107997   - .532278  - .0708315  - 0.83666 ]
      [                                             ]
      [ - .803287  - .514659  - .180867    .239046  ]
      [ - .374486  - .538209  - .755044 ]
      [                                 ]
      [  .130623   - .836799   0.5317   ]]
      [                                 ]
      [ - .917986   .100488    .383672  ]
      (%i6) m : length (U);
      (%o6)                           4
      (%i7) n : length (VT);
      (%o7)                           3
      (%i8) Sigma:
              genmatrix(lambda ([i, j], if i=j then sigma[i] else 0),
                        m, n);
                        [ 14.4744     0        0    ]
                        [                           ]
                        [    0     6.38637     0    ]
      (%o8)             [                           ]
                        [    0        0     .452547 ]
                        [                           ]
                        [    0        0        0    ]
      (%i9) U . Sigma . VT - M;
                [  1.11022E-15        0.0       1.77636E-15 ]
                [                                           ]
                [  1.33227E-15    1.66533E-15       0.0     ]
      (%o9)     [                                           ]
                [ - 4.44089E-16  - 8.88178E-16  4.44089E-16 ]
                [                                           ]
                [  8.88178E-16    1.77636E-15   8.88178E-16 ]
      (%i10) transpose (U) . U;
             [     1.0      5.55112E-17    2.498E-16     2.77556E-17  ]
             [                                                        ]
             [ 5.55112E-17      1.0       5.55112E-17    4.16334E-17  ]
      (%o10) [                                                        ]
             [  2.498E-16   5.55112E-17       1.0       - 2.08167E-16 ]
             [                                                        ]
             [ 2.77556E-17  4.16334E-17  - 2.08167E-16       1.0      ]
      (%i11) VT . transpose (VT);
                [      1.0           0.0      - 5.55112E-17 ]
                [                                           ]
      (%o11)    [      0.0           1.0       5.55112E-17  ]
                [                                           ]
                [ - 5.55112E-17  5.55112E-17       1.0      ]

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関数: dlange (norm, A)
関数: zlange (norm, A)

  行列 Aのノルムもしくはノルムのような関数を計算します。

  `max`

    max(abs(A(i, j)))を計算します。 ここで iと jはそれぞれ行と列を行き渡ります。 この関数は適切な行列ノルムではないことに注意してください。

  `one_norm`

    Aの L[1]ノルム、 すなわち、それぞれの列の要素の絶対値の和の最大値 を計算します。

  `inf_norm`

    Aの L[inf]ノルム、 すなわち、それぞれの行の要素の絶対値の和の最大値 を計算します。

  `frobenius`

    AのFrobeniusノルム、すなわち、 行列要素の平方の和の平方根 を計算します。

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関数: dgemm (A, B)
関数: dgemm (A, B, options)

  2つの行列の積を計算します。オプションで積を三つ目の行列に足し算します。

  最も簡単な形式では、 `dgemm(A, B)`は 2つの実行列 Aと Bの積を計算します。

  二番目の形式では、 `dgemm`は alpha * A * B + beta * C を計算します。 ここで A, B, Cは 適当なサイズの実行列であり、 alphaと betaは実数です。 オプションで、 Aと/もしくは Bは 積を計算する前に転置を取ることができます。 追加のパラメータはオプションのキーワード引数で指定できます: キーワード引数はオプションで、 どんな順番でも指定できます。 それらはすべて、形式 `key=val`を取ります。 キーワード引数は以下の通りです:

  `C`

    足すべき行列 C。 デフォルトは `false`であり、行列を足さないことを意味します。

  `alpha`

    Aと Bの積がこの値に掛けられます。 デフォルトは1です。

  `beta`

    もし行列 Cが与えられたら、 この値は、足される前にCに掛けられます。 デフォルト値は0で、これは, たとえCが与えられても Cが足されないことを意味します。 故に、必ずbetaに零でない値を指定してください。

  `transpose_a`

    もし `true`なら、 Aの代わりにAの転置が積に使われます。 デフォルトは `false`です。

  `transpose_b`

    もし `true`なら Bの代わりにBの転置が積に使われます。 デフォルトは `false`です。

      (%i1) load ("lapack")$
      (%i2) A : matrix([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]);
                                        [ 1  2  3 ]
                                        [         ]
      (%o2)                             [ 4  5  6 ]
                                        [         ]
                                        [ 7  8  9 ]
      (%i3) B : matrix([-1,-2,-3],[-4,-5,-6],[-7,-8,-9]);
                                     [ - 1  - 2  - 3 ]
                                     [               ]
      (%o3)                          [ - 4  - 5  - 6 ]
                                     [               ]
                                     [ - 7  - 8  - 9 ]
      (%i4) C : matrix([3,2,1],[6,5,4],[9,8,7]);
                                        [ 3  2  1 ]
                                        [         ]
      (%o4)                             [ 6  5  4 ]
                                        [         ]
                                        [ 9  8  7 ]
      (%i5) dgemm(A,B);
                               [ - 30.0   - 36.0   - 42.0  ]
                               [                           ]
      (%o5)                    [ - 66.0   - 81.0   - 96.0  ]
                               [                           ]
                               [ - 102.0  - 126.0  - 150.0 ]
      (%i6) A . B;
                                  [ - 30   - 36   - 42  ]
                                  [                     ]
      (%o6)                       [ - 66   - 81   - 96  ]
                                  [                     ]
                                  [ - 102  - 126  - 150 ]
      (%i7) dgemm(A,B,transpose_a=true);
                               [ - 66.0  - 78.0   - 90.0  ]
                               [                          ]
      (%o7)                    [ - 78.0  - 93.0   - 108.0 ]
                               [                          ]
                               [ - 90.0  - 108.0  - 126.0 ]
      (%i8) transpose(A) . B;
                                 [ - 66  - 78   - 90  ]
                                 [                    ]
      (%o8)                      [ - 78  - 93   - 108 ]
                                 [                    ]
                                 [ - 90  - 108  - 126 ]
      (%i9) dgemm(A,B,c=C,beta=1);
                               [ - 27.0  - 34.0   - 41.0  ]
                               [                          ]
      (%o9)                    [ - 60.0  - 76.0   - 92.0  ]
                               [                          ]
                               [ - 93.0  - 118.0  - 143.0 ]
      (%i10) A . B + C;
                                  [ - 27  - 34   - 41  ]
                                  [                    ]
      (%o10)                      [ - 60  - 76   - 92  ]
                                  [                    ]
                                  [ - 93  - 118  - 143 ]
      (%i11) dgemm(A,B,c=C,beta=1, alpha=-1);
                                  [ 33.0   38.0   43.0  ]
                                  [                     ]
      (%o11)                      [ 72.0   86.0   100.0 ]
                                  [                     ]
                                  [ 111.0  134.0  157.0 ]
      (%i12) -A . B + C;
                                     [ 33   38   43  ]
                                     [               ]
      (%o12)                         [ 72   86   100 ]
                                     [               ]
                                     [ 111  134  157 ]

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