9.7.5 pvgelqf

a,tau,info= PySLK.pvgelqf(a[,ia=1,ja=1])
La rutina "pvgelqf" obtiene una factorización LQ con pivotación de una matriz A de tamaño $m\times n$ distribuida :

\begin{displaymath}A =L Q\end{displaymath}

Esta rutina se provee para matrices con elementos de tipo real y complejo. Las características de cada uno de los parámetros son las siguientes:

A continuación mostramos un ejemplo en la utilización de esta rutina:

from  PyACTS import *
import PyACTS.PyScaLAPACK as PySLK
from RandomArray import *
from Numeric import *
n,nrhs=8,2
#Initiliaze the Grid
PyACTS.gridinit(nb=2)
if PyACTS.iread==1:
    print "Ejemplo de Utilizacion ScaLAPACK: PvGELQF"
    print "N=",n,";nprow x npcol:",PyACTS.nprow,"x",PyACTS.npcol
    print "Tam. Bloques:",PyACTS.mb,"*",PyACTS.nb
    a=8*identity(n,Float)+ones([n,n],Float)
    print "a=",a
else:
    a=None
#We convert Numeric Array to PyACTS.Scalapack Array
ACTS_lib=1 # 1=Scalapack
a=Num2PyACTS(a,ACTS_lib)
#We call ScaLAPACK routine
a,tau,info= PySLK.pvgelqf(a)
a=PyACTS2Num(a)
if PyACTS.iread==1:
    print "A*P =Q*R-->",a
    print "Tau:",transpose(tau)
    print "Info:",info
PyACTS.gridexit()
El resultado de este código es el siguiente:
 mpirun -np 2 mpipython exPyScapvgelqf.py 
Ejemplo de Utilizacion ScaLAPACK: PvGELQF
N= 8 ;nprow x npcol: 2 x 1
Tam. Bloques: 2 * 2
a= [[ 9.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  9.  1.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  9.  1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  9.  1.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  9.  1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  9.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  9.  1.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.  1.  1.  9.]]
A*P =Q*R--> [[-9.38083152  0.0544045   0.0544045   0.0544045   0.0544045   0.0544045 
        0.0544045   0.0544045 ]
 [-2.5584086  -9.0252172   0.04522339  0.04522339  0.04522339  0.04522339
        0.04522339  0.04522339]
 [-2.5584086  -1.93397511 -8.81557064  0.03900305  0.03900305  0.03900305
        0.03900305  0.03900305]
 [-2.5584086  -1.93397511 -1.55568894 -8.67721831  0.03445855  0.03445855
        0.03445855  0.03445855]
 [-2.5584086  -1.93397511 -1.55568894 -1.30158275 -8.57904424  0.03096769
        0.03096769  0.03096769]
 [-2.5584086  -1.93397511 -1.55568894 -1.30158275 -1.11900577 -8.50575253
        0.02818813  0.02818813]
 [-2.5584086  -1.93397511 -1.55568894 -1.30158275 -1.11900577 -0.98143298
       -8.44894167  0.02591422]
 [-2.5584086  -1.93397511 -1.55568894 -1.30158275 -1.11900577 -0.98143298
       -0.87402845  8.4036117 ]]
Tau: [ [ 1.95940322  1.97575564  1.99426252  1.99682676  0.          0.        
        0.          0.        ]]
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