使用mpi并行矩阵求逆并且输出逆矩阵

好的，下面是一个使用 MPI 并行计算矩阵求逆的例子，并输出逆矩阵：

from mpi4py import MPI
import numpy as np
from numpy.linalg import inv

# 初始化 MPI
comm = MPI.COMM_WORLD
rank = comm.Get_rank()
size = comm.Get_size()

# 定义矩阵大小
N = 4

# 定义矩阵
A = np.zeros((N,N))
A[0,:] = [1,2,3,4]
A[1,:] = [2,3,4,5]
A[2,:] = [3,4,5,6]
A[3,:] = [4,5,6,7]

# 定义每个进程处理的行数
chunk_size = N // size

# 分发数据给各个进程
buf = np.empty(N*chunk_size, dtype='float')
comm.Scatter(A, buf, root=0)

# 每个进程计算自己的矩阵块的逆矩阵
buf = buf.reshape((chunk_size,N))
inv_buf = inv(buf)

# 收集计算结果
inv_A = None
if rank == 0:
    inv_A = np.empty((N,N), dtype='float')
    inv_A[:chunk_size,:] = inv_buf
    for i in range(1, size):
        start = i * chunk_size
        end = (i + 1) * chunk_size
        inv_A[start:end,:] = comm.recv(source=i)
else:
    comm.send(inv_buf, dest=0)

# 打印逆矩阵
if rank == 0:
    print(inv_A)

在上面的例子中，我们使用了 `numpy` 库进行矩阵求逆的计算，并使用了 MPI 进行并行计算。我们首先定义了一个大小为 4 的矩阵 A，然后将其分发给各个进程。每个进程计算自己的矩阵块的逆矩阵，然后将结果发送给进程 0 进行收集。最后，进程 0 将收集到的结果拼接成逆矩阵并打印输出。

需要注意的是，在实际应用中，矩阵求逆的计算往往是一个非常耗时的操作，因此需要考虑更加高效的并行计算方案。此外，还需要注意如何划分数据块以及如何处理边界情况等问题。