복잡한 수학적 문제를 효과적으로 해결하는 데 Python에서 tridiagonal matrix 의 표현을 이해하는 것이 필수적입니다. 개발자는 numpy 및 scipy 를 사용하여 메모리를 적게 사용하면서 이러한 행렬을 생성, 수정 및 최적화 할 수 있습니다. 엔지니어링, 물리 및 금융과 같은 매트릭스 계산이 공통적 인 응용 프로그램은이 구조화 된 접근 방식의 혜택을받습니다.