这个问题的答案可能因特定的问题而异，因此将重点放在如何解决这个问题上。在编写直接射击求解器时，您需要确定所需的输入和输出矩阵的维度。以下是一个示例函数，该函数将矩阵和向量作为输入，并返回一个表示解决方案的向量：

import numpy as np

def direct_shooting_solver(A: np.ndarray, b: np.ndarray, N: int) -> np.ndarray:
    """Solves the system Ax = b, where A is an NxN matrix, x is an Nx1 vector and b is an Nx1 vector."""
    x_guess = np.zeros((N, 1))  # initial guess for the solution
    x = np.linalg.solve(A, b)   # solve the system directly
    return x

在这里，我们假设您已经知道输入矩阵和向量的维度，因此可以将它们作为函数参数传递。如果您不确定输入的维度，您可以尝试使用一些常见的维度。例如，如果您正在解决一个时间离散的控制问题，您可能需要一个分段与时间步长相等的输入矩阵和一个开始和结束状态的向量。在这种情况下，您可以将矩阵维度设置为(N+1)xN，其中N是时间步数，向量维度设置为Nx1。

无论您选择哪种方法，都应该确保解决方案满足您的要求。如果您发现解决方案不合适，可以随时尝试更改输入和输出矩阵的维度。