9.6.17 pvpotri

a, info = PySLK.pvpotri(a,[uplo='U',ia=1,ja=1])

La rutina "pvgetri" computa la inversa de una matriz distribuida simétrica definida positiva mediante la factorización de Cholesky $A= U^T U$ o $A= L L^T$ computada mediante pvpotrf.

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: PvPOTRI"
    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,info= PySLK.pvpotrf(a,uplo="U")
a,info= PySLK.pvpotri(a,uplo="U")
a=PyACTS2Num(a)
if PyACTS.iread==1:
    print "A^-1 =",a
    print "Info:",info
PyACTS.gridexit()

El resultado de este código es el siguiente:

 mpirun -np 2 /home/vgaliano/mpipython/mpipython exPyScapvpotri.py 
Ejemplo de Utilizacion ScaLAPACK: PvPOTRI
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^-1 = [[ 0.1171875 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125
       -0.0078125]
 [ 1.         0.1171875 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125
       -0.0078125]
 [ 1.         1.         0.1171875 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125
       -0.0078125]
 [ 1.         1.         1.         0.1171875 -0.0078125 -0.0078125 -0.0078125
       -0.0078125]
 [ 1.         1.         1.         1.         0.1171875 -0.0078125 -0.0078125
       -0.0078125]
 [ 1.         1.         1.         1.         1.         0.1171875 -0.0078125
       -0.0078125]
 [ 1.         1.         1.         1.         1.         1.         0.1171875
       -0.0078125]
 [ 1.         1.         1.         1.         1.         1.         1.       
        0.1171875]]
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