<div dir="ltr">There was a little discussion of putting Aberth's method into SciPy.  I'm not sure how those methods compare.<br><br><a href="https://github.com/scipy/scipy/issues/5999" target="_blank">https://github.com/scipy/scipy/issues/5999</a><br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Jul 14, 2016 at 12:16 AM, Ryan J. Kinnear <a href="http://ryan-at-kinnear.ca">ryan-at-kinnear.ca</a> |numpy mailing list/Example Allow| <span dir="ltr"><<a href="mailto:ob3rpk8ngt@sneakemail.com" target="_blank">ob3rpk8ngt@sneakemail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear list,<br>
<br>
I'm working on implementing an ARMA(p, q) modeling method in Python.  The particular method is described in section 4.7.1 of Statistical Digital Signal Processing and Modeling by Hayes.<br>
<br>
The upshot is that I need to calculate the roots of a polynomial.<br>
<br>
I've learned that this is a numerically ill conditioned problem, and have found many cases where np.roots produces roots that are clearly spurious.  This is causing me a lot of issues.<br>
<br>
I have done some further searching and learned of the "Jenkins-Traub" algorithm for root finding, which seems to be considered the most robust method.  I found a Python implementation of this method here (<a href="https://github.com/vrdabomb5717/jenkins_traub" rel="noreferrer" target="_blank">https://github.com/vrdabomb5717/jenkins_traub</a>), and it is certainly much more robust than np.roots.<br>
<br>
Are there reasons for Jenkins-Traub not being implemented as part of Numpy?  It is built into Scilab (<a href="https://help.scilab.org/docs/6.0.0/en_US/roots.html" rel="noreferrer" target="_blank">https://help.scilab.org/docs/6.0.0/en_US/roots.html</a>)  Is anyone working on getting it into Numpy?<br>
<br>
-RJK<br>
_______________________________________________<br>
NumPy-Discussion mailing list<br>
<a href="mailto:NumPy-Discussion@scipy.org" target="_blank">NumPy-Discussion@scipy.org</a><br>
<a href="https://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.scipy.org/mailman/listinfo/numpy-discussion</a><br>
</blockquote></div><br></div>