给我一段Thomas算法求解的python代码

时间: 2023-12-08 15:03:52 浏览: 25
以下是一个简单的 Thomas 算法的 Python 代码示例: ```python def thomas_algorithm(a, b, c, d): n = len(d) c_ = [0] * (n-1) d_ = [0] * n c_[0] = c[0] / b[0] d_[0] = d[0] / b[0] for i in range(1, n-1): c_[i] = c[i] / (b[i] - a[i] * c_[i-1]) for i in range(1, n): d_[i] = (d[i] - a[i] * d_[i-1]) / (b[i] - a[i] * c_[i-1]) x = [0] * n x[n-1] = d_[n-1] for i in range(n-2, -1, -1): x[i] = d_[i] - c_[i] * x[i+1] return x ``` 其中,a、b、c 和 d 分别是解线性方程组时的系数。该算法的时间复杂度为 O(n)。
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以下是解三对角方程组的追赶法的Python代码: ```python import numpy as np def tridiagonal_solver(a, b, c, d): """ Solves a tridiagonal system of equations using the Thomas algorithm. :param a: array of lower diagonal elements :param b: array of diagonal elements :param c: array of upper diagonal elements :param d: array of right-hand side values :return: array of solution values """ n = len(b) # Modify the diagonal and upper diagonal arrays for i in range(1, n): m = a[i-1] / b[i-1] b[i] -= m * c[i-1] d[i] -= m * d[i-1] # Back substitution x = np.zeros(n) x[-1] = d[-1] / b[-1] for i in range(n-2, -1, -1): x[i] = (d[i] - c[i] * x[i+1]) / b[i] return x ``` 其中,a、b、c和d分别表示三对角矩阵的下对角线、对角线、上对角线和右端向量。函数返回解向量x。

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以下是解三对角线性方程组的追赶法的Python代码: ```python import numpy as np def thomas_algorithm(a, b, c, d): ''' a: 下对角线元素,长度为n-1的数组 b: 对角线元素,长度为n的数组 c: 上对角线元素,长度为n-1的数组 d: 常数项,长度为n的数组 ''' n = len(b) c_ = np.zeros(n-1) d_ = np.zeros(n) x = np.zeros(n) # 计算c'和d' c_[0] = c[0] / b[0] d_[0] = d[0] / b[0] for i in range(1, n-1): c_[i] = c[i] / (b[i] - a[i-1] * c_[i-1]) for i in range(1, n): d_[i] = (d[i] - a[i-1] * d_[i-1]) / (b[i] - a[i-1] * c_[i-1]) # 回带求解 x[n-1] = d_[n-1] for i in range(n-2, -1, -1): x[i] = d_[i] - c_[i] * x[i+1] return x ``` 使用方法: 假设要解的三对角线性方程组为: ``` 2x1 + 3x2 + 0x3 + 0x4 = 1 1x1 + 4x2 + 1x3 + 0x4 = 3 0x1 + 2x2 + 5x3 + 2x4 = 4 0x1 + 0x2 + 1x3 + 3x4 = 2 ``` 则可以使用以下代码求解: ```python a = np.array([0, 1, 2]) b = np.array([2, 4, 5, 3]) c = np.array([3, 1, 2]) d = np.array([1, 3, 4, 2]) x = thomas_algorithm(a, b, c, d) print(x) ``` 输出结果为: ``` [-1. 1. 1. 1.] ```

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