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toarray() print(b) Exemple 3: Dans cet exemple on construit une matrice en utilisant la représentation standard du BSR où les indices des colonnes pour la ligne i sont stockés dans indices [indptr[i]: indptr[i + 1]] et leurs valeurs de bloc correspondantes sont stockées dans data [indptr[i]: indptr[i + 1]]. from import bsr_matrix import numpy as np indptr = ([0, 1, 3, 6]) indices = ([0, 2, 2, 0, 1, 2]) data = ([1, 7, 9, 4, 10, 2])(4). reshape(6, 2, 2) b = bsr_matrix((data, indices, indptr), shape = (6, 6)). toarray() print(b) Le COO est un format rapide de construction de matrices creuses. Cependant pour des opérations arithmétiques et vectorielles plus rapides, il est préférable de convertir la matrice creuse au format CSR ou CSC. Exemple 4: Dans cet exemple on construit une matrice vide de format COO. from import coo_matrix import numpy as np a = coo_matrix((4, 4), dtype = 8). Python Inverse D'une matrice. toarray() print(a) Exemple 5: Dans cet exemple on construit une matrice creuse de format COO à partir des trois tableaux data, row et col.
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Dans ce cas: \( A \) est inversible si et seulement si ses coefficients diagonaux sont tous non nuls, et son inverse est la matrice diagonale dont les coefficients diagonaux sont les inverses de ceux de \( A \). \( A \) est-elle une matrice triangulaire? Dans ce cas: \( A \) est inversible si et seulement si ses coefficients diagonaux sont tous non nuls, et son inverse \( A^{-1} \) est encore une matrice triangulaire. Par contre l'inverse n'est pas immédiat dans ce cas, on le calcule généralement avec le point 3. Ne pas oublier non plus que le produit de matrices inversibles, est inversible. Les lignes ou les colonnes de\( A \) présentent-elles un critère « évident » de non-inversibilité? Inverser une matrice python 5. Il figure dans ce cas parmi la liste suivante (tous ces critères s'appliquent également aux lignes de \( A \)): -→ \( A \) possède une colonne nulle -→ \( A \) possède deux colonnes égales -→ \( A \) possède deux colonnes proportionnelles. -→ les colonnes de \( A \) présentent une relation de dépendance linéaire: par exemple dans \( A = \begin{pmatrix}5 & -2 & -3 \\ 1 & 2 & -3 \\ 1 & -2 & 1 \end{pmatrix} \), la somme des colonnes de \( A \) est nulle: \( C_1+C_2+C_3 = 0_{3, 1} \iff C_1 = -C_2-C_3 \).
Exemple: la matrice \( A = \begin{pmatrix}4 & 1 & 2 \\ 2 & 1 & 1 \\ 1 & 1 & 0 \end{pmatrix} \) est inversible si et seulement si le système \( AX = Y \) d'inconnue \( X = \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} \) est de Camer pour tout \( Y = \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix}\): \( AX = Y \iff \left\{ \begin{array}{r c r c r c l} 4x & + & y & + & 2z & = & a \\ 2x & + & y & + & z & = & b \\ x & + & y & \ & \ & = & c \end{array} \right. \) La résolution rigoureuse du système le fait apparaître comme un système de Cramer: \( A \) est inversible, et en finissant la résolution on obtient: \( \begin{cases} x & = \phantom{-} a-2b+c \\ y & = -a+2b \\ z & = -a+3b-2c \end{cases} \), soit: \( \begin{pmatrix} x \\ y \\ z \end{pmatrix} = \underbrace{\begin{pmatrix} 1 & -2 & 1 \\ -1 & 2 & 0 \\ -1 & 3 & -2 \end{pmatrix}}_{=A^{-1}} \begin{pmatrix} a \\ b \\ c \end{pmatrix} \) David Meneu Enseignant en prépa HEC depuis le début de ma carrière, j'enseigne les mathématiques (et l'informatique! )