torch.vander

torch.vander(x, N=None, increasing=False) → Tensor

Создает матрицу Вандермонда.

Столбцы выходной матрицы представляют собой поэлементные степени входного вектора $x^{(N-1)}, x^{(N-2)}, ..., x^0$. Если increasing имеет значение True, порядок столбцов меняется на обратный $x^0, x^1, ..., x^{(N-1)}$. Такая матрица с геометрической прогрессией в каждой строке названа в честь Александра-Теофиля Вандермонда.

Параметры:

• x (Tensor) – входной тензор размерности 1.
• N (int, необязательно) – Количество столбцов в выходной матрице. Если N не указано, возвращается квадратный массив $(N = len(x))$.
• increasing (bool, необязательно) – Порядок степеней в столбцах. Если значение True, степени возрастают слева направо; если False (значение по умолчанию), порядок обратный.

Возвращает:

Матрица Вандермонда. Если increasing имеет значение False, первым столбцом является $x^{(N-1)}$, вторым — $x^{(N-2)}$ и так далее. Если increasing имеет значение True, столбцы соответствуют степеням $x^0, x^1, ..., x^{(N-1)}$.

Тип возвращаемого значения:

Tensor

Пример:

>>> x = torch.tensor([1, 2, 3, 5])
>>> torch.vander(x)
tensor([[  1,   1,   1,   1],
        [  8,   4,   2,   1],
        [ 27,   9,   3,   1],
        [125,  25,   5,   1]])
>>> torch.vander(x, N=3)
tensor([[ 1,  1,  1],
        [ 4,  2,  1],
        [ 9,  3,  1],
        [25,  5,  1]])
>>> torch.vander(x, N=3, increasing=True)
tensor([[ 1,  1,  1],
        [ 1,  2,  4],
        [ 1,  3,  9],
        [ 1,  5, 25]])