scipy.linalg.

leslie

scipy.linalg.leslie(f, s)

建立 Leslie 矩陣。

給定長度為 n 的生育力係數陣列 f 和長度為 n-1 的存活率係數陣列 s，傳回相關聯的 Leslie 矩陣。

參數:

f(…, N,) array_like

「生育力」係數。

s(…, N-1,) array_like

「存活率」係數。s 的每個切片（沿著最後一個軸）的長度必須比 f 的長度少 1，且必須至少為 1。

傳回值:

L(…, N, N) ndarray

此陣列除了第一列（為 f）和第一個次對角線（為 s）之外，其餘皆為零。對於 1-D 輸入，陣列的資料類型將為 f[0]+s[0] 的資料類型。

註解

在版本 0.8.0 中新增。

Leslie 矩陣用於模擬離散時間、年齡結構化的人口成長 [1] [2]。在具有 n 個年齡層級的人口中，兩組參數定義 Leslie 矩陣：n 個「生育力係數」（給出每個年齡層級產生的每人後代數量）和 n - 1 個「存活率係數」（給出每個年齡層級的每人存活率）。

N 維輸入被視為係數陣列的批次：輸入陣列沿著最後一個軸的每個切片都是 1-D 係數陣列，而輸出沿著最後兩個維度的每個切片都是對應的 Leslie 矩陣。

參考文獻

[1]

P. H. Leslie, On the use of matrices in certain population mathematics, Biometrika, Vol. 33, No. 3, 183–212 (Nov. 1945)

[2]

P. H. Leslie, Some further notes on the use of matrices in population mathematics, Biometrika, Vol. 35, No. 3/4, 213–245 (Dec. 1948)

範例

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>>> from scipy.linalg import leslie
>>> leslie([0.1, 2.0, 1.0, 0.1], [0.2, 0.8, 0.7])
array([[ 0.1,  2. ,  1. ,  0.1],
       [ 0.2,  0. ,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.8,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  0.7,  0. ]])

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