Tôi có một tập lệnh không sử dụng phép ngẫu nhiên nào mang lại cho tôi các câu trả lời khác nhau khi tôi chạy nó. Tôi hy vọng câu trả lời sẽ giống nhau, mỗi khi tôi chạy kịch bản. Vấn đề dường như chỉ xảy ra đối với một số dữ liệu đầu vào (không có điều kiện).Kịch bản lệnh python xác định hoạt động theo cách không xác định
Đoạn mã xuất phát từ thuật toán để tính toán loại bộ điều khiển cụ thể cho hệ thống tuyến tính và chủ yếu bao gồm thực hiện đại số tuyến tính (ma trận nghịch đảo, phương trình Riccati, giá trị riêng).
Rõ ràng, đây là một lo lắng lớn đối với tôi, vì bây giờ tôi không thể tin tưởng mã của tôi để cho tôi kết quả đúng. Tôi biết kết quả có thể sai đối với dữ liệu có điều kiện kém, nhưng tôi mong đợi sai một cách nhất quán. Tại sao câu trả lời không phải lúc nào cũng giống nhau trên máy tính Windows của tôi? Tại sao máy tính Windows & không cho kết quả tương tự?
Tôi đang sử dụng Python 2.7.9 (default, Dec 10 2014, 12:24:55) [MSC v.1500 32 bit (Intel)] on win 32, với phiên bản Numpy 1.8.2 và Scipy 0.14.0. (Windows 8, 64bit).
Mã bên dưới. Tôi cũng đã thử chạy mã trên hai máy Linux, và có kịch bản luôn luôn đưa ra câu trả lời tương tự (nhưng các máy đã đưa ra các câu trả lời khác nhau). Một người đang chạy Python 2.7.8, với Numpy 1.8.2 và Scipy 0.14.0. Thứ hai là chạy Python 2.7.3 với Numpy 1.6.1 và Scipy 0.12.0.
Tôi giải phương trình Riccati ba lần, rồi in câu trả lời. Tôi hy vọng cùng một câu trả lời mỗi lần, thay vào đó tôi nhận được chuỗi '1.75305103767e-09; 3.25501787302e-07; 3.25501787302e-07 '.
import numpy as np
import scipy.linalg
matrix = np.matrix
A = matrix([[ 0.00000000e+00, 2.96156260e+01, 0.00000000e+00,
-1.00000000e+00],
[ -2.96156260e+01, -6.77626358e-21, 1.00000000e+00,
-2.11758237e-22],
[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 2.06196064e+00,
5.59422224e+01],
[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 2.12407340e+01,
-2.06195974e+00]])
B = matrix([[ 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. ],
[ -342.35401351, -14204.86532216, 31.22469724],
[ 1390.44997337, 342.33745324, -126.81720597]])
Q = matrix([[ 5.00000001, 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 5.00000001, 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. ]])
R = matrix([[ -3.75632852e+04, -0.00000000e+00, 0.00000000e+00],
[ -0.00000000e+00, -3.75632852e+04, 0.00000000e+00],
[ 0.00000000e+00, 0.00000000e+00, 4.00000000e+00]])
counter = 0
while counter < 3:
counter +=1
X = scipy.linalg.solve_continuous_are(A, B, Q, R)
print(-3449.15531628 - X[0,0])
cấu hình NumPy của tôi là như sau print np.show_config()
lapack_opt_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md', 'mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
blas_opt_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
openblas_info:
NOT AVAILABLE
lapack_mkl_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md', 'mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
blas_mkl_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
mkl_info:
libraries = ['mkl_blas95', 'mkl_lapack95', 'mkl_intel_c', 'mkl_intel_thread', 'mkl_core', 'libiomp5md']
library_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/lib/ia32', 'C:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/compiler/lib/ia32']
define_macros = [('SCIPY_MKL_H', None)]
include_dirs = ['c:/Program Files (x86)/Intel/Composer XE 2013 SP1/mkl/include']
None
(chỉnh sửa để cắt câu hỏi xuống)
Bạn có gieo hạt máy phát điện không? http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.random.seed.html – NPE
Tôi đã thêm 'np.random.seed (0)' làm dòng mã đầu tiên (ngay sau đầu vào), và nó không có sự khác biệt. Sẽ cập nhật câu hỏi. – mwmwm
Xin lỗi, tôi bằng cách nào đó đã hiểu sai câu hỏi của bạn vì nói rằng mã * không * sử dụng ngẫu nhiên. Rất tiếc. – NPE