Python mxnet.ndarray.linalg.potri用法及代码示例

用法:
mxnet.ndarray.linalg.potri(A=None, out=None, name=None, **kwargs)

参数：

A：(NDArray) - 下三角矩阵的张量
out：(NDArray, optional) - 输出 NDArray 来保存结果。

out：- 此函数的输出。

返回类型：

NDArray 或 NDArray 列表

从 Cholesky 分解执行矩阵求逆。输入是一个张量 A 的维度 n >= 2 。

如果 n=2 ， A 是正对角线的三角矩阵(上三角或下三角的条目都为零)。我们计算：

out = A^-T * A^-1 if lower = true out = A^-1 * A^-T if lower = false

换句话说，如果 A 是对称正定矩阵 B(由 potrf 获得)的 Cholesky 因子，则

out = B^-1

如果 n>2 ， potri 对所有输入的尾随两个维度分别执行(批处理模式)。

注意：

该运算符仅支持 float32 和 float64 数据类型。

注意：

仅当您确定需要 B 的倒数并且不能使用 Cholesky 因子 A ( potrf ) 以及反向替换 ( trsm ) 时才使用此运算符。后者在数字上更安全，也更便宜。

例子：

Single matrix inverse
A = [[2.0, 0], [0.5, 2.0]]
potri(A) = [[0.26563, -0.0625], [-0.0625, 0.25]]

Batch matrix inverse
A = [[[2.0, 0], [0.5, 2.0]], [[4.0, 0], [1.0, 4.0]]]
potri(A) = [[[0.26563, -0.0625], [-0.0625, 0.25]],
            [[0.06641, -0.01562], [-0.01562, 0,0625]]]

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自apache.org大神的英文原创作品 mxnet.ndarray.linalg.potri。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

返回类型：

注意：

注意：