পাইথনে একটি জটিল হারমিটিয়ান বা বাস্তব প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের ইজেন মান গণনা করুন

একটি জটিল হারমিটিয়ান বা বাস্তব প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের eigenvalue গণনা করতে, numpy.eigvalsh() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি ঊর্ধ্বগত ক্রমে eigenvalues ​​ফেরত দেয়, প্রতিটি তার গুন অনুসারে পুনরাবৃত্তি হয়।

1ম প্যারামিটার, a হল একটি জটিল- বা বাস্তব-মূল্যবান ম্যাট্রিক্স যার eigenvalues ​​গণনা করা হবে। ২য় প্যারামিটার, UPLO নির্দিষ্ট করে যে গণনাটি a ('L', ডিফল্ট) এর নিম্ন ত্রিভুজাকার অংশ বা উপরের ত্রিভুজাকার অংশ ('U') দিয়ে করা হয়েছে কিনা। এই মান নির্বিশেষে একটি হারমিটিয়ান ম্যাট্রিক্সের ধারণা সংরক্ষণ করতে গণনায় শুধুমাত্র তির্যকের প্রকৃত অংশগুলিকে বিবেচনা করা হবে। তাই এটি অনুসরণ করে যে তির্যকের কাল্পনিক অংশটি সর্বদা শূন্য হিসাবে বিবেচিত হবে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

 npf হিসাবে numpy আমদানি করুন LA হিসাবে numpy আমদানি লিনালগ

numpy.array() পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি 2D নম্পি অ্যারে তৈরি করা হচ্ছে -

arr =np.array([[5+2j, 9-2j], [0+2j, 2-1j]])

অ্যারে প্রদর্শন করুন −

মুদ্রণ("আমাদের অ্যারে...\n",আরআর)

মাত্রা পরীক্ষা করুন −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারের মাত্রা...\n",arr.ndim)

ডেটাটাইপ −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ...\n", arr.dtype)

আকৃতি −

মুদ্রণ("\nআমাদের অ্যারে অবজেক্টের আকৃতি...\n", arr.shape)

একটি জটিল হারমিটিয়ান বা বাস্তব প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের eigenvalue গণনা করতে, numpy.eigvalsh() পদ্ধতি ব্যবহার করুন -

প্রিন্ট("\nফলাফল...\n", LA.eigvalsh(arr))

উদাহরণ

আউটপুট

আমাদের অ্যারে...[[5.+2.j 9.-2.j][0.+2.j 2.-1.j]]আমাদের অ্যারের মাত্রা...2আমাদের অ্যারে অবজেক্টের ডেটাটাইপ ...আমাদের অ্যারে অবজেক্টের জটিল128আকৃতি...(2, 2)ফলাফল...[1. 6.]