torch.linalg.ldl_solve

torch.linalg.ldl_solve(LD, pivots, B, *, hermitian=False, out=None) → Tensor [исходный код]

Вычисляет решение системы линейных уравнений с использованием LDL-разложения.

LD и pivots представляют собой компактное представление LDL-разложения, которое, как предполагается, вычислено с помощью torch.linalg.ldl_factor_ex(). Аргументы hermitian этой функции должны совпадать с соответствующими аргументами в torch.linalg.ldl_factor_ex().

Поддерживаются типы данных float, double, cfloat и cdouble. Также поддерживаются пакеты матриц; если A представляет собой пакет матриц, выходные данные имеют те же пакетные измерения.

Предупреждение

Эта функция является «экспериментальной» и может измениться в будущей версии PyTorch.

Параметры:

• LD (Tensor) – матрица n times n или пакет таких матриц размером (*, n, n), где * — одно или несколько пакетных измерений.
• pivots (Tensor) – опорные элементы, соответствующие LDL-разложению LD.
• B (Tensor) – тензор правой части формы (*, n, k).

Именованные аргументы:

• hermitian (bool, необязательный) – следует ли считать разложенную матрицу эрмитовой или симметричной. Для матриц с вещественными значениями этот параметр не влияет на результат. По умолчанию: False.
• out (tuple, необязательный) – выходной тензор. B можно передать как out, и результат будет вычислен на месте в B. Игнорируется, если None. По умолчанию: None.

Примеры:

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> A = A @ A.mT # make symmetric
>>> LD, pivots, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(A)
>>> B = torch.randn(2, 3, 4)
>>> X = torch.linalg.ldl_solve(LD, pivots, B)
>>> torch.linalg.norm(A @ X - B)
>>> tensor(0.0001)