scipy.stats.ortho_group

scipy.stats.ortho_group = <scipy.stats._multivariate.ortho_group_gen object>

正交矩阵 (O(N)) 随机变量。

返回一个随机正交矩阵，从 O(N) Haar 分布（O(N) 上唯一的均匀分布）中抽取。

dim 关键字指定维度 N。

参数:

暗淡标量

矩阵的维度

种子{None, int, np.random.RandomState, np.random.Generator}, 可选

用于绘制随机变量。如果 seed 是 None，则使用 RandomState 单例。如果 seed 是整数，则使用新的 RandomState 实例，并以 seed 为种子。如果 seed 已经是 RandomState 或 Generator 实例，则使用该对象。默认值为 None。

方法

rvs(dim=None, size=1, random_state=None)

从 O(N) 中随机抽取样本。

参见

special_ortho_group

注释

此类与 special_ortho_group 密切相关。

根据Mezzadri的论文，我们采取了一些措施来避免数值误差。

参考文献

[1]

F. Mezzadri, “How to generate random matrices from the classical compact groups”, arXiv:math-ph/0609050v2.

示例

Try it in your browser!

>>> import numpy as np
>>> from scipy.stats import ortho_group
>>> x = ortho_group.rvs(3)

>>> np.dot(x, x.T)
array([[  1.00000000e+00,   1.13231364e-17,  -2.86852790e-16],
       [  1.13231364e-17,   1.00000000e+00,  -1.46845020e-16],
       [ -2.86852790e-16,  -1.46845020e-16,   1.00000000e+00]])

>>> import scipy.linalg
>>> np.fabs(scipy.linalg.det(x))
1.0

这从 O(3) 生成一个随机矩阵。它是正交的，并且行列式为 +1 或 -1。

或者，可以调用该对象（作为函数）来固定 dim 参数，返回一个“冻结”的 ortho_group 随机变量：

>>> rv = ortho_group(5)
>>> # Frozen object with the same methods but holding the
>>> # dimension parameter fixed.

Go BackOpen In Tab