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Início / coding / Perguntas / 77591657
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swang
swang
Asked: 2023-12-03 02:23:16 +0800 CST2023-12-03 02:23:16 +0800 CST 2023-12-03 02:23:16 +0800 CST

Aviso de descontinuação do notebook Jupyter ao encontrar a raiz do determinante de uma matriz

  • 772

Dada uma matriz A, na qual alguns dos elementos são funções de x, encontre x tal que det(A) = 0.

Comecei com uma matriz diagonal 5x5, mostrada no código. A função raiz na verdade deu a raiz correta (x = 1,562), mas com

DeprecationWarning: A conversão de uma matriz com ndim> 0 em um escalar está obsoleta e apresentará erros no futuro. Certifique-se de extrair um único elemento de sua matriz antes de executar esta operação.

def test(x):
    A = np.zeros((5,5))
    for i in range(5):
        A[i,i] = x**2-4+x
    return np.linalg.det(A)

root(test, 3)

No entanto, se quisermos apenas o determinante, correr test(3)está perfeitamente bem. Não tenho ideia de como esse aviso surge e como evitá-lo. Suponho que possa haver algo a ver com a função de localização de raiz, mas não tenho certeza de como exatamente. Receio que quando o tamanho da matriz ficar muito grande, ela não encontrará a raiz verdadeira. Alguém já teve problemas semelhantes? Qualquer conselho será apreciado.

numpy
  • 1 1 respostas
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    Nin17
    2023-12-03T02:38:27+08:002023-12-03T02:38:27+08:00

    Se você olhar o código-fonte do root, verá que ele chama _root_hybrse nenhum método for fornecido. Indo para _root_hybrpodemos ver que existe esta linha :

    x0 = asarray(x0).flatten()
    

    Isso converte sua entrada x0em 3um array, array([3])então agora sua entrada testé um array ndim=1em vez do escalar que você forneceu. Portanto, quando você calcula, x**2-4+xisso também é uma matriz, ndim=1e não o escalar que você poderia esperar. O aviso afirma que a configuração de um elemento de uma matriz com uma matriz com ndim> 0 está obsoleta, portanto não funcionará no futuro. Para evitar o aviso e o erro futuro, dentro de sua função você precisa converter xde volta para o valor escalar que sua função espera, o que você pode fazer com x = x.item().

    • 1

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