9.7.3 pvorgqr

a,tau,info= PySLK.pvorgqr(a[k=0,ia=1,ja=1])
La rutina "pvorgrf" genera una matriz Q de tamaño $m\times n$ con columnas ortonormales, las cuales estan definidas como las primeras $n $ columnas de un producto de $k$ reflectores elementales de orden $m$

\begin{displaymath}Q=H_1 H_2 \ldots H_3\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: PvORGQR"
    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.pvgeqrf(a)
a,tau,info= PySLK.pvorgqr(a,k=1)
a=PyACTS2Num(a)
if PyACTS.iread==1:
    print "A =Q*R-->",a
    print "Tau:",transpose(tau)
    print "Info:",info
PyACTS.gridexit()
El resultado de este código es el siguiente:
mpirun -np 2 /home/vgaliano/mpipython/mpipython exPyScapvorgqr.py 
Ejemplo de Utilizacion ScaLAPACK: PvORGQR
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 =Q*R--> [[-0.95940322 -0.10660036 -0.10660036 -0.10660036 -0.10660036 -0.10660036
       -0.10660036 -0.10660036]
 [-0.10660036  0.99420046 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954
       -0.00579954 -0.00579954]
 [-0.10660036 -0.00579954  0.99420046 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954
       -0.00579954 -0.00579954]
 [-0.10660036 -0.00579954 -0.00579954  0.99420046 -0.00579954 -0.00579954
       -0.00579954 -0.00579954]
 [-0.10660036 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954  0.99420046 -0.00579954
       -0.00579954 -0.00579954]
 [-0.10660036 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954  0.99420046
       -0.00579954 -0.00579954]
 [-0.10660036 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954
        0.99420046 -0.00579954]
 [-0.10660036 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954 -0.00579954
       -0.00579954  0.99420046]]
Tau: [ [ 1.95940322  1.97575564  1.98490246  1.99054577  1.99426252  1.99682676
        1.99865781  0.        ]]
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