求解一对线性方程时的断言错误

Question

def lin_eqn(a,b):
  '''
  Solve the system of linear equations
  of the form ax = b
  Eg. 
  x + 2*y = 8
  3*x + 4*y = 18

  Given inputs a and b represent coefficients and constant of linear equation respectively

  coefficients: 
  a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 

  constants: 
  b = np.array([8, 18])

  Desired Output: [2,3]
  '''
  # YOUR CODE HERE
  **inv=np.linalg.inv(a)
  return np.matmul(inv,b)**


print(lin_eqn(np.array([[1, 2], [3, 4]]),np.array([8, 18])))
#It prints [2. 3.]

assert lin_eqn(np.array([[1, 2], [3, 4]]),np.array([8, 18])).tolist() == [2.0000000000000004, 2.9999999999999996]

我的作业中给出的断言语句导致答案不匹配。它抛出一个错误，因为 [2. 3.] 不等于 [2.0000000000000004, 2.9999999999999996] 我无法解决这个问题。请帮忙。

Answer 1

不要求逆矩阵来求解线性方程组，而是使用 np.linalg.solve。
会有舍入误差，与其检查相等性，不如检查解的范数和参考是否小于给定的（小）公差。即：

断言 np.linalg.norm(lin_eqn(a, b) - reference_sol) < 1e-12

reference_sol 也是一个数组。

求解一对线性方程时的断言错误

Assertion Error while solving pair of linear equations

python

numpy

matrix

assert

linear-equation