torch.linalg.ldl_solve

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

Вычисляет решение системы линейных уравнений с использованием факторизации LDL.

LD и pivots представляют собой компактное представление факторизации LDL и должны быть вычислены с помощью torch.linalg.ldl_factor_ex(). hermitian аргумент этой функции должен совпадать с соответствующими аргументами в torch.linalg.ldl_factor_ex().

Поддерживает входные данные типов float, double, cfloat и cdouble. Также поддерживает пакетные матрицы, и если A является пакетом матриц, то выходные данные имеют те же размерности пакета.

Предупреждение

Эта функция является «экспериментальной» и может быть изменена в будущих выпусках PyTorch.

Параметры

• LD (Tensor) – матрица n times n или пакет таких матриц размером (*, n, n), где * представляет собой одну или несколько размерностей пакета.
• pivots (Tensor) – пирвоты, соответствующие факторизации LDL матрицы LD.
• B (Tensor) – вектор правой части размера (*, n, k).

Ключевые аргументы

• hermitian (bool, необязательно) – указывает, следует ли рассматривать разложенную матрицу как эрмитову или симметричную. Для вещественных матриц этот переключатель не оказывает влияния. Значение по умолчанию: False.
• out (tuple, необязательно) – выходной тензор. B может быть передан как out и результат вычисляется на месте в B. Игнорируется, если None. Значение 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)