Oblicza logarytm macierzowy jednej lub większej liczby macierzy kwadratowych:
\\(log(exp(A)) = A\\)
Ta operacja jest zdefiniowana tylko dla złożonych macierzy. Jeśli A jest dodatnio określone i rzeczywiste, wówczas rzutowanie na macierz zespoloną, logarytm i rzutowanie z powrotem na macierz rzeczywistą da prawidłowy wynik.
Ta funkcja oblicza logarytm macierzowy przy użyciu algorytmu Schura-Parletta. Szczegóły algorytmu można znaleźć w rozdziale 11.6.2 książki: Nicholas J. Higham, Functions of Matrices: Theory and Computation, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
Dane wejściowe to tensor kształtu „[..., M, M]”, którego dwa najbardziej wewnętrzne wymiary tworzą macierze kwadratowe. Dane wyjściowe to tensor o tym samym kształcie co dane wejściowe zawierające wykładniczy dla wszystkich wejściowych podmacierzy `[..., :, :]`.
Stałe
| Smyczkowy | OP_NAME | Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow |
Metody publiczne
| Wyjście <T> | jako wyjście () Zwraca symboliczny uchwyt tensora. |
| statyczny <T rozszerza TType > MatrixLogarithm <T> | utwórz (zakres zakresu , wejście argumentu <T>) Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację MatrixLogarithm. |
| Wyjście <T> | wyjście () Kształt to „[..., M, M]”. |
Metody dziedziczone
Stałe
publiczny statyczny końcowy ciąg znaków OP_NAME
Nazwa tej operacji znana silnikowi rdzenia TensorFlow
Metody publiczne
publiczne wyjście <T> asOutput ()
Zwraca symboliczny uchwyt tensora.
Dane wejściowe operacji TensorFlow są wynikami innej operacji TensorFlow. Ta metoda służy do uzyskania symbolicznego uchwytu reprezentującego obliczenia danych wejściowych.
public static MatrixLogarithm <T> create (zakres zakresu , wejście argumentu <T>)
Metoda fabryczna służąca do tworzenia klasy opakowującej nową operację MatrixLogarithm.
Parametry
| zakres | aktualny zakres |
|---|---|
| wejście | Kształt to „[..., M, M]”. |
Powroty
- nowa instancja MatrixLogarithm