用法
solve(
rhs, adjoint=False, adjoint_arg=False, name='solve'
)
參數
-
rhs
Tensor
具有與此運算符相同的dtype
和兼容的形狀。rhs
被視為 [batch] 矩陣,意味著每組前導維度,最後兩個維度定義一個矩陣。有關兼容性的定義,請參見類文檔字符串。 -
adjoint
Pythonbool
。如果True
,求解涉及此LinearOperator
的伴隨係統:A^H X = rhs
。 -
adjoint_arg
Pythonbool
。如果True
,求解A X = rhs^H
其中rhs^H
是厄米轉置(轉置和複共軛)。 -
name
用於此方法添加的操作的名稱範圍。
返回
-
Tensor
形狀為[...,N, R]
並且dtype
與rhs
相同。
拋出
-
NotImplementedError
如果self.is_non_singular
或is_square
為 False。
求解(精確或近似)R
(批量)方程組:A X = rhs
。
如果 A
條件良好,則返回的 Tensor
將接近精確解。否則親密度會有所不同。有關詳細信息,請參閱類文檔字符串。
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
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.linalg.LinearOperatorToeplitz.solve。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。