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法学SciPy中哪个线性函数用于求解三角矩阵方程？
名为 `scipy.linalg.solve_triangular` 的线性函数用于求解三角矩阵方程。此函数的形式如下：
scipy.linalg.solve_triangular(a, b, trans=0, lower=False, unit_diagonal=False, overwrite_b=False, debug=None, check_finite=True)
此线性函数将求解方程 ax = b 中的 x，其中 a 是三角矩阵。
参数
以下是函数 **scipy.linalg.solve_triangular()** 的参数：
**a**− (M, M) array_like
此参数表示三角矩阵。
**b**− (M,) 或 (M, N) array_like
此参数表示方程 ax = b 中的右侧矩阵。
**lower**− bool，可选
使用此参数，我们将只能使用三角矩阵 a 的下三角中包含的数据。此参数的默认值为 upper。
**trans**− {0, 1, 2, ‘N’, ‘T’, ‘C’}，可选
此参数指示要求解的系统类型。以下是描述系统的表格：
| trans | 系统 |
|---|---|
| 0 或 ‘N’ | a x = b |
| 1 或 ‘T’ | a^T x = b |
| 2 或 ‘C’ | a^H x = b |
**unit_diagonal**− bool，可选
如果将此参数设置为 true，则将假设三角矩阵的对角元素为 1，并且不会引用它们。
**overwrite_b**− bool，可选
此参数用于允许覆盖 b 中的数据。它可以提高矩阵的性能。
**check_finite**− bool，可选
此参数用于检查输入矩阵是否仅包含有限数字。禁用它后，我们可能会获得一些性能提升。如果输入不包含无限大值，则可能会导致问题。
返回值
**x**− (M,) 或 (M, N) ndarray
它返回带状矩阵方程 ax = b 的解。输出的形状将取决于 b 的形状。
引发异常
**LinAlgError**−
如果与 c 相关的循环矩阵接近奇异，则会引发 LinAlgError。
更新于：2021年11月24日
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