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=b.ndim).

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, чтобы prod(Q) == prod(b.shape) (в этом смысле a называется «квадратным»). b : array_like Правый тензор, который может иметь любую форму. axes : кортеж целых чисел, необязательно Оси в a для переупорядочения вправо перед инверсией. Если None (по умолчанию), переупорядочение не выполняется.
Возвращает:	x : ndarray, форма Q
Возможные исключения:	LinAlgError Если a является сингулярным или не «квадратным» (в вышеупомянутом смысле).

См. также

numpy.tensordot, tensorinv, numpy.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