Resolución de sistemas de ecuaciones lineales por descomposión QR usando Numpy

En Diciembre se publicó un artículo donde se explica como resolver sistemas de ecuaciones.

Este artículo se basa de un artículo en Inglés QR descomposition with numpy .

Si se desea averiguar más sobre la descomposición QR se puede consultar a la página de wikipedia ó de la siguiente página.

Las ecuaciones que se usaron son:

3x+9y-10z  =   24
x-6y+4z      =   -4
10x-2y+8z  =  20

Donde Ax = b.

A = [[3 9 -10][1 -6 4][10 -2 8]] y
B  = [[24][-4[[20]]

El código se muestra a continuación:

#!/usr/bin/env python

# -*- coding: utf-8 -*-

from numpy import *


#Se define los valores de la matriz A
A = array([[3,9,-10],[1,-6,4],[10,-2,8]])

Q,R = linalg.qr(A) # qr decomposition of A

#Se definen los valores de la matriz B
b = array([[24],[-4],[20]])


#resolver Ax=b usando la funcion estandar numpy
x = linalg.solve(A,b)


#resolver Ax = b usando Q y R.
y = dot(Q.T,b)
xQR = linalg.solve(R,y) 

print "\nComparacion de Soluciones:"
print x.T,'Ax=b'
print xQR.T,'Rx=y'

Al ejecutar el script se tiene lo siguiente:

python qr.py 

Comparacion de Soluciones:

[[ 2.99029126  0.40776699 -1.13592233]] Ax=b

[[ 2.99029126  0.40776699 -1.13592233]] Rx=y

Como se puede ver, la solución usando la función estándar de numpy y por la descomposición QR generan el mismo resultado.

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