spsolve?\(a，b[,?permc_spec,?use_umfpack]?)

求解稀疏线性系统Ax=b，其中b可以是向量或矩阵。

spsolve_triangular?\(a，b[,?lower,?...]?)

解这个方程式?A?x?=?b?为?x?，假设A是三角矩阵。

factorized?\(a)

返回求解稀疏线性系统的函数，并预分解A。

MatrixRankWarning

use_solver?\(**?Kwargs)

选择要使用的默认稀疏直接解算器。

bicg?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?callback,?atol]?)

用BI型共轭梯度迭代法求解?Ax?=?b?。

bicgstab?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?...]?)

用BI型共轭梯度稳定迭代法求解?Ax?=?b?。

cg?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?callback,?atol]?)

用共轭梯度迭代法求解?Ax?=?b?。

cgs?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?callback,?atol]?)

用共轭梯度平方迭代法求解?Ax?=?b?。

gmres?\(a，b[,?x0,?tol,?restart,?maxiter,?M,?...]?)

用广义最小残差迭代法求解?Ax?=?b?。

lgmres?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?...]?)

使用LGMRES算法求解矩阵方程。

minres?\(a，b[,?x0,?shift,?tol,?maxiter,?M,?...]?)

用最小残差迭代法求解Ax=b

qmr?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M1,?M2,?...]?)

用拟最小残差迭代法求解?Ax?=?b?。

gcrotmk?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?...]?)

使用灵活的GCROT(m，k)算法求解矩阵方程。

tfqmr?\(a，b[,?x0,?tol,?maxiter,?M,?callback,?...]?)

用无转置的准最小残差迭代法求解?Ax?=?b?。

lsqr?\(a，b[,?damp,?atol,?btol,?conlim,?...]?)

找出大型稀疏线性方程组的最小二乘解。

lsmr?\(a，b[,?damp,?atol,?btol,?conlim,?...]?)

最小二乘问题的迭代求解器。