Calcule la décomposition propre d'un lot de matrices auto-adjointes
(Remarque : seules les entrées réelles sont prises en charge).
Calcule les valeurs propres et les vecteurs propres des matrices N par N les plus internes dans le tenseur tel que tensor[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v [...,:,i], pour i=0...N-1.
Constantes
Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
statique <T étend TType > SelfAdjointEig <T> | |
Sortie <T> | v () La colonne v[..., :, i] est le vecteur propre normalisé correspondant à la valeur propre w[..., i]. |
Sortie <T> | w () Les valeurs propres par ordre croissant, chacune répétée selon sa multiplicité. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
public static SelfAdjointEig <T> create ( Scope scope, Operand <T> a, Boolean lower, Long maxIter, Float epsilon)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération SelfAdjointEig.
Paramètres
portée | portée actuelle |
---|---|
un | le tenseur d’entrée. |
inférieur | un booléen précise si le calcul se fait avec la partie triangulaire inférieure ou la partie triangulaire supérieure. |
maxIter | nombre maximum de mises à jour de balayage, c'est-à-dire toute la partie triangulaire inférieure ou la partie triangulaire supérieure en fonction du paramètre inférieur. D'un point de vue heuristique, il a été avancé que des balayages approximativement logN sont nécessaires dans la pratique (Réf : Golub & van Loan « Matrix Computation »). |
épsilon | le rapport de tolérance. |
Retour
- une nouvelle instance de SelfAdjointEig
sortie publique <T> v ()
La colonne v[..., :, i] est le vecteur propre normalisé correspondant à la valeur propre w[..., i].
Sortie publique <T> w ()
Les valeurs propres par ordre croissant, chacune répétée selon sa multiplicité.