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Python tf.linalg.LinearOperatorTridiag.solve用法及代碼示例


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 dtyperhs 相同。

拋出

  • NotImplementedError 如果 self.is_non_singularis_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

相關用法


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.LinearOperatorTridiag.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。