用法
solve(
rhs, adjoint=False, adjoint_arg=False, name='solve'
)参数
-
rhsTensor具有与此运算符相同的dtype和兼容的形状。rhs被视为 [batch] 矩阵，意味着每组前导维度，最后两个维度定义一个矩阵。有关兼容性的定义，请参见类文档字符串。 -
adjointPythonbool。如果True，求解涉及此LinearOperator的伴随系统：A^H X = rhs。 -
adjoint_argPythonbool。如果True，求解A X = rhs^H其中rhs^H是厄米转置(转置和复共轭)。 -
name用于此方法添加的操作的名称范围。
返回
-
Tensor形状为[...,N, R]并且dtype与rhs相同。
抛出
-
NotImplementedError如果self.is_non_singular或is_square为 False。
求解(精确或近似)R(批量)方程组：A X = rhs。
如果 A 条件良好，则返回的 Tensor 将接近精确解。否则亲密度会有所不同。有关详细信息，请参阅类文档字符串。
例子：
# Make an operator acting like batch matrix A. Assume A.shape = [..., M, N]
operator = LinearOperator(...)
operator.shape = [..., M, N]
# Solve R > 0 linear systems for every member of the batch.
RHS = ... # shape [..., M, R]
X = operator.solve(RHS)
# X[...,:, r] is the solution to the r'th linear system
# sum_j A[...,:, j] X[..., j, r] = RHS[...,:, r]
operator.matmul(X)
==> RHS相关用法
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- Python tf.linalg.LinearOperatorCirculant3D.diag_part用法及代码示例
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- Python tf.linalg.LinearOperatorCirculant2D.matmul用法及代码示例
- Python tf.linalg.LinearOperatorCirculant2D.solvevec用法及代码示例
- Python tf.linalg.LinearOperatorCirculant2D.diag_part用法及代码示例
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.linalg.LinearOperatorCirculant3D.solve。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。