Python：scipy.spsolve 崩溃而没有错误答案

【问题标题】：Python: scipy.spsolve crashes without errorPython：scipy.spsolve 崩溃而没有错误
【发布时间】：2012-08-29 08:03:55
【问题描述】：

我不太擅长矩阵，而且大部分时间我都不知道自己在做什么，因为我正在尝试修复别人的代码。

有问题的代码是 new_vals = scipy.sparse.linalg.spsolve(A,b)，其中 A 是具有以下维度的稀疏矩阵：(1146880, 1146880)，b 是 (1146880, 1)。当 python 崩溃时，没有错误，我很确定它没有内存不足。一些搜索表明它是堆栈溢出的一种形式，因此我尝试使用 bicg 制定不同的解决方案，但 new_vals,check = scipy.sparse.linalg.bicg(A,b) 似乎并不总是有效。

他们有什么方法可以让 spsolve 工作吗？还是有其他方法可以做到这一点？

编辑：我之前说过两个矩阵的大小相同，但 b 是 (1146880, 1)。

【问题讨论】：

如果某些东西在 Scipy 中不起作用，或者某些东西崩溃，并且您确定问题不在您的代码中，请在此处提交错误报告：projects.scipy.org/scipy 请务必提及您使用的 Scipy 版本有（检查scipy.__version__），以及其他人重现该问题的方法。如果您使用的是旧 Scipy 版本，最好尝试使用新版本。

标签： python opencv matrix numpy scipy

【解决方案1】：

1) “似乎并不总是有效”是什么意思？ bicg 是否会因info!=0 而失败？这并不奇怪，因为A 是不可逆的。输入，特别是矩阵A，是否有可能是错误的？

2) spsolve 在相同的情况下会失败吗 bicg 会失败吗？

编辑：在回复评论时，我不相信 spsolve。这是一个失败的例子：

import scipy.sparse
import scipy.sparse.linalg

A=scipy.sparse.csc_matrix(linspace(1,15,16).reshape((4,4)))
b=ones((4))
res_spsolve=scipy.sparse.linalg.spsolve(A,b)
res_bicg,info=scipy.sparse.linalg.bicg(A,b)


b_bicg = A*res_bicg
b_spsolve = A*res_spsolve

你会发现 b_spsolve 是错误的

【讨论】：

bicg 以 info=-10 失败。我实际上根本无法让bicg 工作，即使在矩阵为 (81920, 81920) 的情况下，spsolve 工作得很好。
好吧，我不相信 spsolve。这是一个失败的例子：
好吧，就我而言，我正在使用从spsolve 找到的x 应用图像转换，所以通过工作我的意思是我得到了正确的转换/结果。那有没有其他方法可以得到我的结果？
嗯，我觉得很奇怪bicg 总是失败。你能检查一下numpy.linalg.det(A)!=0，还是矩阵太大了？如果它为零或非常接近它，我认为算法本身可能有问题
哦，A 是一个稀疏矩阵...（如果这改变了什么的话）。