SelfAdjointEig
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Kendine eş matrislerden oluşan bir grubun öz ayrışmasını hesaplar
(Not: Yalnızca gerçek girişler desteklenir).
Tensördeki en içteki N'ye N matrislerin özdeğerlerini ve özvektörlerini, tensör[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v olacak şekilde hesaplar. [...,:,i], i=0...N-1 için.
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Genel Yöntemler
statik <T TType'ı genişletir > SelfAdjointEig <T> | create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> a, Boolean alt, Long maxIter, Float epsilon) Yeni bir SelfAdjointEig işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi. |
Çıkış <T> | v () v[..., :, i] sütunu, w[..., i] özdeğerine karşılık gelen normalleştirilmiş özvektördür. |
Çıkış <T> | w () Artan sırada özdeğerler, her biri kendi çokluğuna göre tekrarlanır. |
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından boolean | eşittir (Nesne arg0) |
son Sınıf<?> | getClass () |
int | hash kodu () |
son boşluk | bildir () |
son boşluk | tümünü bildir () |
Sicim | toString () |
son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
son boşluk | bekle (uzun arg0) |
son boşluk | Beklemek () |
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "XlaSelfAdjointEig"
Genel Yöntemler
public static SelfAdjointEig <T> create ( Kapsam kapsamı, İşlenen <T> a, Boolean alt, Long maxIter, Float epsilon)
Yeni bir SelfAdjointEig işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|
A | giriş tensörü. |
---|
daha düşük | bir boole, hesaplamanın alt üçgen kısımla mı yoksa üst üçgen kısımla mı yapıldığını belirtir. |
---|
maxIter | maksimum tarama güncellemesi sayısı, yani alt parametreye bağlı olarak alt üçgen kısmın tamamı veya üst üçgen kısmı. Sezgisel olarak, pratikte yaklaşık olarak logN taramalarına ihtiyaç duyulduğu ileri sürülmüştür (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
---|
epsilon | tolerans oranı. |
---|
İadeler
- SelfAdjointEig'in yeni bir örneği
genel Çıkış <T> v ()
v[..., :, i] sütunu, w[..., i] özdeğerine karşılık gelen normalleştirilmiş özvektördür.
genel Çıkış <T> w ()
Artan sırada özdeğerler, her biri kendi çokluğuna göre tekrarlanır.
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"İhtiyacım olan bilgiler yok"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Çok karmaşık / çok fazla adım var"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Güncel değil"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Çeviri sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Örnek veya kod sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Diğer"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Anlaması kolay"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Sorunumu çözdü"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Diğer"
}]
{"lastModified": "Son g\u00fcncelleme tarihi: 2023-12-01 UTC."}