Python – scipy.linalg.expm

expm（） scipy.linalgの機能 パッケージは、パデ近似を使用して行列指数を計算するために使用されます。パデ近似は、与えられた次数の有理関数による関数の「最良の」近似です。この手法では、近似のべき級数は、近似している関数のべき級数と一致します。

構文

scipy.linalg.expm(x)

ここで、xは指数化される入力行列です。

例1

次の例を考えてみましょう-

# Import the required libraries
from scipy import linalg
import numpy as np

# Define the input array
e = np.array([[100 , 5] , [78 , 36]])
print("Input Array :\n", e)

# Calculate the exponential
m = linalg.expm(e)

# Display the exponential of matrix
print("Exponential of e: \n", m)

出力

上記のプログラムは、次の出力を生成します-

Input Array :
 [[100 5]
 [ 78 36]]
Exponential of e:
 [[6.74928440e+45 4.84840154e+44]
 [7.56350640e+45 5.43330432e+44]]

例2

別の例を見てみましょう-

# Import the required libraries
from scipy import linalg
import numpy as np

# Define the input array
k = np.zeros((3, 3))
print("Input Array :\n", k)

# Calculate the exponential
n = linalg.expm(k)

# Display the exponential of matrix
print("Exponential of k: \n", n)

出力

次の出力が生成されます-

Input Array :
 [[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
Exponential of k:
 [[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]