Menghitung logaritma matriks dari satu atau lebih matriks persegi:
\\(log(exp(A)) = A\\)
Operasi ini hanya ditentukan untuk matriks kompleks. Jika A pasti positif dan nyata, maka pentransmisian ke matriks kompleks, pengambilan logaritma, dan pentransmisian kembali ke matriks nyata akan memberikan hasil yang benar.
Fungsi ini menghitung logaritma matriks menggunakan algoritma Schur-Parlett. Detail algoritma dapat ditemukan di Bagian 11.6.2 dari: Nicholas J. Higham, Fungsi Matriks: Teori dan Komputasi, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
Masukannya berupa tensor berbentuk `[..., M, M]` yang 2 dimensi terdalamnya membentuk matriks persegi. Outputnya adalah tensor dengan bentuk yang sama dengan input yang berisi eksponensial untuk semua submatriks input `[..., :, :]`.
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
| statis <T memperluas TType > MatrixLogarithm <T> | |
| Keluaran <T> | keluaran () Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
MatrixLogarithm statis publik <T> buat ( Lingkup lingkup , masukan Operan <T>)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MatrixLogarithm baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| masukan | Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
Kembali
- contoh baru dari MatrixLogarithm
Menghitung logaritma matriks dari satu atau lebih matriks persegi:
\\(log(exp(A)) = A\\)
Operasi ini hanya ditentukan untuk matriks kompleks. Jika A pasti positif dan nyata, maka pentransmisian ke matriks kompleks, pengambilan logaritma, dan pentransmisian kembali ke matriks nyata akan memberikan hasil yang benar.
Fungsi ini menghitung logaritma matriks menggunakan algoritma Schur-Parlett. Detail algoritma dapat ditemukan di Bagian 11.6.2 dari: Nicholas J. Higham, Fungsi Matriks: Teori dan Komputasi, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
Masukannya berupa tensor berbentuk `[..., M, M]` yang 2 dimensi terdalamnya membentuk matriks persegi. Outputnya adalah tensor dengan bentuk yang sama dengan input yang berisi eksponensial untuk semua submatriks input `[..., :, :]`.
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
| statis <T memperluas TType > MatrixLogarithm <T> | |
| Keluaran <T> | keluaran () Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
MatrixLogarithm statis publik <T> buat ( Lingkup lingkup , masukan Operan <T>)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MatrixLogarithm baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| masukan | Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
Kembali
- contoh baru dari MatrixLogarithm
Menghitung logaritma matriks dari satu atau lebih matriks persegi:
\\(log(exp(A)) = A\\)
Operasi ini hanya ditentukan untuk matriks kompleks. Jika A pasti positif dan nyata, maka pentransmisian ke matriks kompleks, pengambilan logaritma, dan pentransmisian kembali ke matriks nyata akan memberikan hasil yang benar.
Fungsi ini menghitung logaritma matriks menggunakan algoritma Schur-Parlett. Detail algoritma dapat ditemukan di Bagian 11.6.2 dari: Nicholas J. Higham, Fungsi Matriks: Teori dan Komputasi, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
Masukannya berupa tensor berbentuk `[..., M, M]` yang 2 dimensi terdalamnya membentuk matriks persegi. Outputnya adalah tensor dengan bentuk yang sama dengan input yang berisi eksponensial untuk semua submatriks input `[..., :, :]`.
Konstanta
| Rangkaian | OP_NAME | Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow |
Metode Publik
| Keluaran <T> | sebagai Keluaran () Mengembalikan pegangan simbolis tensor. |
| statis <T memperluas TType > MatrixLogarithm <T> | |
| Keluaran <T> | keluaran () Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
Metode Warisan
Konstanta
String akhir statis publik OP_NAME
Nama operasi ini dikenal dengan mesin inti TensorFlow
Metode Publik
Keluaran publik <T> sebagai Keluaran ()
Mengembalikan pegangan simbolis tensor.
Masukan ke operasi TensorFlow adalah keluaran dari operasi TensorFlow lainnya. Metode ini digunakan untuk mendapatkan pegangan simbolis yang mewakili perhitungan input.
MatrixLogarithm statis publik <T> buat ( Lingkup lingkup , masukan Operan <T>)
Metode pabrik untuk membuat kelas yang membungkus operasi MatrixLogarithm baru.
Parameter
| cakupan | ruang lingkup saat ini |
|---|---|
| masukan | Bentuknya adalah `[..., M, M]`. |
Kembali
- contoh baru dari MatrixLogarithm