Все статьи подряд / Математика / Хабр's Journal

[Перевод] Решаем систему линейных алгебраических уравнений с Python-пакетом scipy.linalg (не путать с numpy.linalg)

Аппарат линейной алгебры применяют в самых разных областях — в линейном программировании, эконометрике, в естественных науках. Отдельно отмечу, что этот раздел математики востребован в машинном обучении. Если, например, вам нужно поработать с матрицами и векторами, то, вполне возможно, на каком-то шаге вам придётся решать систему линейных алгебраических уравнений (СЛАУ).

СЛАУ — мощный инструмент моделирования процессов. Если некая хорошо изученная модель на основе СЛАУ годится для формализации задачи, то с высокой вероятностью её можно будет решить. А вот насколько быстро — это зависит от вашего инструментария и вычислительных мощностей.

Я расскажу про один из таких инструментов — Python-пакет scipy.linalg из библиотеки SciPy, который позволяет быстро и эффективно решать многие задачи с использованием аппарата линейной алгебры.

В этом туториале вы узнаете:

как установить scipy.linalg и подготовить среду выполнения кода;
как работать с векторами и матрицами с помощью NumPy;
почему scipy.linalg лучше, чем numpy.linalg;
как формализовать задачи с использованием систем линейных алгебраических уравнений;
как решать СЛАУ с помощью scipy.linalg (на реальном примере).

Если можно — сделай тут habraCUT! Важно, чтобы этот ^^ список люди прочитали и заинтересовались

Когда речь идёт о математике, изложение материала должно быть последовательным — таким, чтобы одно следовало из другого. Эта статья не исключение: сначала будет много подготовительной информации и только потом мы перейдём непосредственно к делу.

Если готовы к этому — приглашаю под кат. Хотя, честно говоря, некоторые разделы можно пропускать — например, основы работы с векторами и матрицами в NumPy (если вы хорошо знакомы с ним).
Читать дальше →