9.7.8 pvgeqlf

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

\begin{displaymath}A =Q L\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: PvGEQLF"
    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.pvgeqlf(a)
a=PyACTS2Num(a)
if PyACTS.iread==1:
    print "A=L*Q-->",a
    print "Tau:",transpose(tau)
    print "Info:",info
PyACTS.gridexit()
El resultado de este código es el siguiente:
mpirun -np 2 mpipython exPyScapvgeqlf.py 
Ejemplo de Utilizacion ScaLAPACK: PvGEQLF
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 =L*Q--> [[ 8.4036117   0.02591422  0.02818813  0.03096769  0.03445855  0.03900305
        0.04522339  0.0544045 ]
 [-0.87402845 -8.44894167  0.02818813  0.03096769  0.03445855  0.03900305
        0.04522339  0.0544045 ]
 [-0.98143298 -0.98143298 -8.50575253  0.03096769  0.03445855  0.03900305
        0.04522339  0.0544045 ]
 [-1.11900577 -1.11900577 -1.11900577 -8.57904424  0.03445855  0.03900305
        0.04522339  0.0544045 ]
 [-1.30158275 -1.30158275 -1.30158275 -1.30158275 -8.67721831  0.03900305
        0.04522339  0.0544045 ]
 [-1.55568894 -1.55568894 -1.55568894 -1.55568894 -1.55568894 -8.81557064
        0.04522339  0.0544045 ]
 [-1.93397511 -1.93397511 -1.93397511 -1.93397511 -1.93397511 -1.93397511
       -9.0252172   0.0544045 ]
 [-2.5584086  -2.5584086  -2.5584086  -2.5584086  -2.5584086  -2.5584086 
       -2.5584086  -9.38083152]]
Tau: [ [ 0.          1.99865781  1.99682676  1.99426252  1.99054577  1.98490246
        1.97575564  1.95940322]]
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