Python 用标量值解矩阵方程

我有两个方阵A和B，希望找到标量值s，它最小化了下面的等式：

||A-sB||

其中| |是2-范数。如何使用numpy或scipy在python中高效地编写此代码？

您可以使用：首先定义您的目标函数，我称之为

f

，然后

minimize

需要初始猜测

x0

以及要最小化的函数的其他参数：

将numpy导入为np
从scipy.optimize导入最小化
def f（x，A，B）：
返回np.linalg.norm（A-x*B，ord=2）
n=3
A=np.一（（n，n））
B=np.arange（n**2）。重塑（n，n）
最小化（f，x0=1，args=（A，B））
乐趣：1.5845110835227028
hess_inv:数组（[[0.00838895]]
jac:数组（[-4.47034836e-08]）
消息：“优化已成功终止。”
nfev:24
尼特：5
njev:8
状态：0
成功：真的
x:数组（[0.1844041]）

Minimize将返回一种优化报告，特别是您关心的

x

值，您可以通过字典

Minimize（f，x0=1，args=（a，B））['x']

访问该值