NumPy는 파이썬의 대표적인 과학 계산 라이브러리로, 선형 대수를 다루는 많은 기능을 제공합니다. 선형 시스템의 해를 계산하기 위해서는 numpy.linalg 모듈의 solve 함수를 사용할 수 있습니다.

먼저, 선형 시스템을 행렬로 표현해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같은 2x2 선형 시스템을 고려해보겠습니다:

2x + 3y = 12
4x + 2y = 10

이를 행렬로 표현하면 다음과 같습니다:

A = np.array([[2, 3], [4, 2]])
b = np.array([12, 10])

여기서 A는 계수 행렬(coefficients matrix)이고, b는 상수 벡터(constant vector)입니다.

이제 solve 함수를 사용하여 선형 시스템의 해를 계산할 수 있습니다:

import numpy as np

x = np.linalg.solve(A, b)

결과는 x라는 벡터로 반환됩니다. 위의 예시에서 x는 [1, 2]입니다. 즉, x=1, y=2가 선형 시스템의 해입니다.

NumPy의 solve 함수는 LU 분해 또는 QR 분해와 같은 내부 알고리즘을 사용하여 선형 시스템의 해를 효율적으로 계산합니다. 그러므로 대규모의 선형 시스템에도 적용할 수 있습니다.

더 자세한 정보는 NumPy 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

참고 자료:

• NumPy 공식 문서: https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.linalg.solve.html