numpy.linalg.tensorsolve

numpy.linalg.tensorsolve(a, b, axes=None) [source]

Решить тензорное уравнение a x = b для x.

Предполагается, что все индексы x суммируются в произведении вместе с правыми индексами a, как это делается, например, в tensordot(a, x, axes=len(b.shape)).

Параметры:	a : array_like Тензор коэффициентов, формы b.shape + Q. Q, кортеж, равен форме подтензора a , состоящего из соответствующего числа его правых индексов, и должен быть таким, что prod(Q) == prod(b.shape) (в котором смысле a называется ‘квадратным’). b : array_like Правый тензор, который может иметь любую форму. axes : кортеж целых чисел, необязательно Оси в a для переупорядочивания вправо перед обращением. Если None (по умолчанию), переупорядочивание не выполняется.
Возвращает:	x : ndarray, форма Q
Исключения:	LinAlgError Если a является вырожденным или не ‘квадратным’ (в вышеуказанном смысле).

См. также

tensordot, tensorinv, einsum

Примеры

>>> a = np.eye(2*3*4)
>>> a.shape = (2*3, 4, 2, 3, 4)
>>> b = np.random.randn(2*3, 4)
>>> x = np.linalg.tensorsolve(a, b)
>>> x.shape
(2, 3, 4)
>>> np.allclose(np.tensordot(a, x, axes=3), b)
True