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Module « scipy.linalg »

Fonction logm - module scipy.linalg

Signature de la fonction logm

def logm(A, disp=True) 

Description

help(scipy.linalg.logm)

Compute matrix logarithm.

The matrix logarithm is the inverse of
expm: expm(logm(`A`)) == `A`

Parameters
----------
A : (N, N) array_like
    Matrix whose logarithm to evaluate
disp : bool, optional
    Emit warning if error in the result is estimated large
    instead of returning estimated error. (Default: True)

Returns
-------
logm : (N, N) ndarray
    Matrix logarithm of `A`
errest : float
    (if disp == False)

    1-norm of the estimated error, ||err||_1 / ||A||_1

References
----------
.. [1] Awad H. Al-Mohy and Nicholas J. Higham (2012)
       "Improved Inverse Scaling and Squaring Algorithms
       for the Matrix Logarithm."
       SIAM Journal on Scientific Computing, 34 (4). C152-C169.
       ISSN 1095-7197

.. [2] Nicholas J. Higham (2008)
       "Functions of Matrices: Theory and Computation"
       ISBN 978-0-898716-46-7

.. [3] Nicholas J. Higham and Lijing lin (2011)
       "A Schur-Pade Algorithm for Fractional Powers of a Matrix."
       SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications,
       32 (3). pp. 1056-1078. ISSN 0895-4798

Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import logm, expm
>>> a = np.array([[1.0, 3.0], [1.0, 4.0]])
>>> b = logm(a)
>>> b
array([[-1.02571087,  2.05142174],
       [ 0.68380725,  1.02571087]])
>>> expm(b)         # Verify expm(logm(a)) returns a
array([[ 1.,  3.],
       [ 1.,  4.]])

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