矩陣的1/2次方_人工智能_creator123123的博客-CSDN博客
python 矩陣的（-1/2）次方？_Python_ICAOYS的搬磚日常-CSDN博客
我發覺這個求矩陣的1/2次方，本質上是在求相似對角化時的可逆矩陣。
給出代碼
#求出一個滿足B^2==A（A為實對稱矩陣）的B，近似代替matlab中一行 B=A^(1/2) 求B的效果
import numpy as np
from numpy import linalg as la
# v 為特征值 P為特征向量
v, P = la.eig(A)
V = np.diag(v**(0.5))
B = P @ V @ la.inv(P)
成功案例
matlab
transfer_mat = cov^(1/2);
python
v, P = la.eig(cov)
V = np.diag(v**(0.5))
transfer_mat = P @ V @ la.inv(P)
一些相關又無關的概念
相關關鍵詞：實對稱矩陣的相似正交化，施密特正交化，矩陣奇異值分解。（奇異值分解的形式和這個形式也是非常的相像的）
python/sympy計算施密特正交化向量_Python_ouening的博客-CSDN博客
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強大的scipy.linalg包,用如下的方法引入，包含奇異值分解，QR分解，cholesky分解等等。
import numpy as np
from numpy import linalg as la
"""Lite version of scipy.linalg.
Notes
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This module is a lite version of the linalg.py module in SciPy which
contains high-level Python interface to the LAPACK library. The lite
version only accesses the following LAPACK functions: dgesv, zgesv,
dgeev, zgeev, dgesdd, zgesdd, dgelsd, zgelsd, dsyevd, zheevd, dgetrf,
zgetrf, dpotrf, zpotrf, dgeqrf, zgeqrf, zungqr, dorgqr.
"""
from __future__ import division, absolute_import, print_function
__all__ = ['matrix_power', 'solve', 'tensorsolve', 'tensorinv', 'inv',
'cholesky', 'eigvals', 'eigvalsh', 'pinv', 'slogdet', 'det',
'svd', 'eig', 'eigh', 'lstsq', 'norm', 'qr', 'cond', 'matrix_rank',
'LinAlgError', 'multi_dot']
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