পাইথন – scipy.linalg.expm

expm() scipy.linalg-এর কাজ প্যাডে আনুমানিকতা ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স এক্সপোনেনশিয়াল গণনা করতে প্যাকেজ ব্যবহার করা হয়। একটি প্যাডে আনুমানিক প্রদত্ত আদেশের একটি যুক্তিসঙ্গত ফাংশন দ্বারা একটি ফাংশনের "সর্বোত্তম" অনুমান। এই কৌশলের অধীনে, অনুমানকারীর পাওয়ার সিরিজটি আনুমানিক ফাংশনের পাওয়ার সিরিজের সাথে একমত।

সিনট্যাক্স

scipy.linalg.expm(x)

যেখানে x হল ইনপুট ম্যাট্রিক্স যা সূচক করা হবে।

উদাহরণ 1

আসুন আমরা নিম্নলিখিত উদাহরণটি বিবেচনা করি -

# Import the required libraries
from scipy import linalg
import numpy as np

# Define the input array
e = np.array([[100 , 5] , [78 , 36]])
print("Input Array :\n", e)

# Calculate the exponential
m = linalg.expm(e)

# Display the exponential of matrix
print("Exponential of e: \n", m)

আউটপুট

উপরের প্রোগ্রামটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

Input Array :
 [[100 5]
 [ 78 36]]
Exponential of e:
 [[6.74928440e+45 4.84840154e+44]
 [7.56350640e+45 5.43330432e+44]]

উদাহরণ 2

আরেকটি উদাহরণ নেওয়া যাক -

# Import the required libraries
from scipy import linalg
import numpy as np

# Define the input array
k = np.zeros((3, 3))
print("Input Array :\n", k)

# Calculate the exponential
n = linalg.expm(k)

# Display the exponential of matrix
print("Exponential of k: \n", n)

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −

Input Array :
 [[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]
Exponential of k:
 [[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]