scipy.linalg.

ishermitian#

scipy.linalg.ishermitian(a, atol=None, rtol=None)#

检查一个二维方阵是否为厄米特矩阵。

参数:

andarray: 输入数组的大小为 (N, N)
atolfloat, 可选: 绝对误差界限
rtolfloat, 可选: 相对误差界限

返回:

她布尔: 如果数组是厄米特矩阵，则返回 True。

Raises:

类型错误: 如果数组的 dtype 不被支持，特别是 NumPy 的 float16、float128 和 complex256 dtypes。

参见

issymmetric: 检查一个二维方阵是否对称

注释

对于空的方形数组，按照惯例结果返回 True。

numpy.inf 将被视为一个数字，也就是说 [[1, inf], [inf, 2]] 将返回 True。另一方面，numpy.nan 永远不对称，例如，[[1, nan], [nan, 2]] 将返回 False。

当 atol 和/或 rtol 被设置为，则比较是通过 numpy.allclose 进行的，并且容差值会传递给它。否则，会通过内部函数进行与零的精确比较。因此，性能可能会根据数组的大小和数据类型而提高或降低。如果给出了 atol 或 rtol 中的一个，另一个会自动设置为零。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import ishermitian
>>> A = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> A = A + A.T
>>> ishermitian(A)
True
>>> A = np.array([[1., 2. + 3.j], [2. - 3.j, 4.]])
>>> ishermitian(A)
True
>>> Ac = np.array([[1. + 1.j, 3.j], [3.j, 2.]])
>>> ishermitian(Ac)  # not Hermitian but symmetric
False
>>> Af = np.array([[0, 1 + 1j], [1 - (1+1e-12)*1j, 0]])
>>> ishermitian(Af)
False
>>> ishermitian(Af, atol=5e-11) # almost hermitian with atol
True