classe finale pubblica SelfAdjointEig
Calcola la scomposizione automatica di un lotto di matrici autoaggiunte
(Nota: sono supportati solo input reali).
Calcola gli autovalori e gli autovettori delle matrici N per N più interne nel tensore tale che tensore[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v [...,:,i], per i=0...N-1.
Costanti
| Corda | OP_NAME | Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow |
Metodi pubblici
| statico <T estende TType > SelfAdjointEig <T> | |
| Uscita <T> | v () La colonna v[..., :, i] è l'autovettore normalizzato corrispondente all'autovalore w[..., i]. |
| Uscita <T> | w () Gli autovalori in ordine crescente, ciascuno ripetuto secondo la sua molteplicità. |
Metodi ereditati
Costanti
Stringa finale statica pubblica OP_NAME
Il nome di questa operazione, come noto al motore principale di TensorFlow
Valore costante: "XlaSelfAdjointEig"
Metodi pubblici
public static SelfAdjointEig <T> create ( Scope scope, Operand <T> a, Boolean lower, Long maxIter, Float epsilon)
Metodo factory per creare una classe che racchiude una nuova operazione SelfAdjointEig.
Parametri
| scopo | ambito attuale |
|---|---|
| UN | il tensore di ingresso. |
| inferiore | un valore booleano specifica se il calcolo viene eseguito con la parte triangolare inferiore o quella superiore. |
| maxIter | numero massimo di aggiornamenti di scansione, ovvero l'intera parte triangolare inferiore o la parte triangolare superiore in base al parametro inferiore. Euristicamente, è stato sostenuto che nella pratica sono necessarie operazioni di scansione di circa logN (Rif: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
| epsilon | il rapporto di tolleranza. |
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- una nuova istanza di SelfAdjointEig
Uscita pubblica <T> v ()
La colonna v[..., :, i] è l'autovettore normalizzato corrispondente all'autovalore w[..., i].
Uscita pubblica <T> w ()
Gli autovalori in ordine crescente, ciascuno ripetuto secondo la sua molteplicità.