[英]Inverting a Matrix of variables
我已经通过 Cramers 规则在纸上解决了 x 和 t 的 Lorenz 变换。 我想知道是否有一种方法可以根据变量来计算矩阵运算,例如某个矩阵的逆矩阵。 如果我可以取上面 M 的倒数并用 k (解矩阵)点它。 我可以求解 x 和 t。 我已经尝试计算变量矩阵的逆,但在 python 上没有运气。 任何帮助,将不胜感激!
摘要:我需要帮助计算包含变量的矩阵的逆矩阵。 这是我的尝试之一。
import numpy as np
from IPython.display import display
import sympy as sp
sp.init_printing() # LaTeX like pretty printing for IPython
γ, xp, tp, x, t, v, c = sp.symbols('γ, xp, tp, x, t, v, c')
k = sp.Matrix( [ xp, tp ] )
M = sp.Matrix([ [ γ , -γ*v],
[-γ*v/c**2 , γ ] ])
Minv = np.linalg.inv(M)
NumPy 仅适用于数字类型,而不适用于符号。 直接试试sympy方法。 M.inv() 如果您没有特定的方法,或者 M.inverse_{METHOD} 如果您确实有特定的方法。
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