def is_positive_definite(matrix):
#判断矩阵是否是方阵
if4
print("矩阵不是一个方阵!")
return False
#计算矩阵的特征值
eigenvalues =
print("矩阵的特征值为:",eigenvalues)
#判断是否所有的特征值都大于e
#提示:np.any()函数可用于判断一个数组中是否存在任意一个元素满足某
田
print("有特征值小于等于e")
return False
#判断所有主子矩阵的行列式是否大于e
for i in
#获取主子矩阵,通过提取矩阵的前i行和前i列得到
sub_matrix =
#计算主子矩阵的行列式,判断其行列式是否大于e
国
return False
return True
国
"name_=='_main':
#在此处尝试输入不同的矩阵,验证矩阵是否具有正定性质。
#使用mp.array()函数来创建NumPy数组
matrix = np.array([[1,e,e,e],[e,1,e,e],[e,e,1,e],[e,e,e,1]])
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关注 import numpy as np def is_positive_definite(matrix): #判断矩阵是否是方阵 if matrix.shape[0] != matrix.shape[1]: print("矩阵不是一个方阵!") return False #计算矩阵的特征值 eigenvalues = np.linalg.eigvals(matrix) print("矩阵的特征值为:", eigenvalues) #判断是否所有的特征值都大于e e = 0 # 假设e为0 if np.any(eigenvalues <= e): print("有特征值小于等于e") return False #判断所有主子矩阵的行列式是否大于e for i in range(1, matrix.shape[0] + 1): #获取主子矩阵,通过提取矩阵的前i行和前i列得到 sub_matrix = matrix[:i, :i] #计算主子矩阵的行列式,判断其行列式是否大于e if np.linalg.det(sub_matrix) <= e: return False return True if __name__ == '__main__': #在此处尝试输入不同的矩阵,验证矩阵是否具有正定性质。 #使用np.array()函数来创建NumPy数组 matrix = np.array([[1, e, e, e], [e, 1, e, e], [e, e, 1, e], [e, e, e, 1]]) print(is_positive_definite(matrix))
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