Python mxnet.ndarray.op.linalg_gelqf用法及代码示例

用法:
mxnet.ndarray.op.linalg_gelqf(A=None, out=None, name=None, **kwargs)

参数：

A：(NDArray) - 要分解的输入矩阵的张量
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

一般矩阵的 LQ 分解。输入是一个张量 A 的维度 n >= 2 。

如果 n=2 ，我们计算 LQ 分解(LAPACK gelqf ，然后是 orglq )。 A 必须具有形状 (x, y) 和 x <= y ，并且必须具有完整等级 =x 。 LQ 分解由形状为 (x, x) 的 L 和形状为 (x, y) 的 Q 组成，因此：

A = L * Q

这里，L 是具有非零对角线的下三角(上三角等于零)，而Q 是row-orthonormal，这意味着

Q * Q^T

等于形状 (x, x) 的单位矩阵。

如果 n>2 ， gelqf 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。

例子：

Single LQ factorization
A = [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]]
Q, L = gelqf(A)
Q = [[-0.26726124, -0.53452248, -0.80178373],
     [0.87287156, 0.21821789, -0.43643578]]
L = [[-3.74165739, 0.],
     [-8.55235974, 1.96396101]]

Batch LQ factorization
A = [[[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]],
     [[7., 8., 9.], [10., 11., 12.]]]
Q, L = gelqf(A)
Q = [[[-0.26726124, -0.53452248, -0.80178373],
      [0.87287156, 0.21821789, -0.43643578]],
     [[-0.50257071, -0.57436653, -0.64616234],
      [0.7620735, 0.05862104, -0.64483142]]]
L = [[[-3.74165739, 0.],
      [-8.55235974, 1.96396101]],
     [[-13.92838828, 0.],
      [-19.09768702, 0.52758934]]]

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.op.linalg_gelqf。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。

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参数：

返回：

返回类型：

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