scipy.linalg.expm 함수는 행렬 지수 함수 (Matrix Exponential)를 계산하는 데 사용됩니다. 행렬 지수 함수는 정방 행렬을 입력으로 받아 행렬 지수 함수 값을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 주로 선형 시스템의 해를 찾는 데 사용되며, 물리학, 공학, 컴퓨터 그래픽스, 머신 러닝 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.

다음은 scipy.linalg.expm 함수를 사용하여 행렬 지수 함수를 계산하는 예제입니다:

mport numpy as np
from scipy.linalg import expm

# 입력 행렬 생성
A = np.array([[1, 2],
              [3, 4]])

# 행렬 지수 함수 계산
result_matrix = expm(A)

# 결과 출력
print("입력 행렬 A:")
print(A)
print("\n행렬 지수 함수 결과:")
print(result_matrix)

위의 예제에서는 다음을 수행합니다:

1. NumPy를 사용하여 입력 행렬 A를 생성합니다.
2. scipy.linalg.expm 함수를 사용하여 입력 행렬 A의 행렬 지수 함수 값을 계산합니다.
3. 결과 행렬인 result_matrix를 출력합니다.

scipy.linalg.expm 함수는 입력 행렬 A의 지수 함수를 계산하며, 결과 행렬은 A의 지수 함수인 exp(A)를 나타냅니다. 이 함수는 정방 행렬에 대해서만 동작하며, 대칭 행렬, 대각 행렬, 일반적인 행렬 등 다양한 종류의 행렬에 대해 지수 함수를 계산할 수 있습니다.

행렬 지수 함수는 선형 시스템의 해를 계산하는 데 유용하며, 머신 러닝에서도 동적 시스템 모델링 등 다양한 분야에서 활용됩니다.