torch.ormqr

torch.ormqr(input, tau, other, left=True, transpose=False, *, out=None) → Tensor

Вычисляет матричное произведение произведения матриц Хаусхолдера на общую матрицу.

Умножает матрицу $m \times n$ C (заданную other) на матрицу Q, где Q представлена с помощью отражателей Хаусхолдера (input, tau). Для получения дополнительных сведений см. Представление ортогональных или унитарных матриц.

Если left равно True, то вычисляется op(Q) умножить на C, в противном случае результат равен C умножить на op(Q). Когда left равно True, неявная матрица Q имеет размер $m \times m$. В противном случае её размер равен $n \times n$. Если transpose равно True, то op является операцией сопряжённого транспонирования, в противном случае это не операция.

Поддерживает типы данных float, double, cfloat и cdouble. Также поддерживает пакетные входные данные, и если входной массив пакетный, выходной также пакетный с теми же размерностями.

См. также

torch.geqrf() может быть использован для формирования представления Хаусхолдера (input, tau) матрицы Q из QR-разложения.

Примечание

Эта функция поддерживает обратное вычисление, но она быстрая только тогда, когда (input, tau) не требуют градиентов и/или tau.size(-1) очень маленькое. ``

Параметры

• input (Tensor) – тензор формы (*, mn, k), где * - это ноль или более пакетных измерений, и mn равно m или n в зависимости от left.
• tau (Tensor) – тензор формы (*, min(mn, k)), где * - это ноль или более пакетных измерений.
• other (Tensor) – тензор формы (*, m, n), где * - это ноль или более пакетных измерений.
• left (bool) – управляет порядком умножения.
• transpose (bool) – управляет тем, транспонируется ли матрица Q или нет.

Ключевые аргументы

out (Tensor, необязательно) – выходной тензор. Игнорируется, если None. По умолчанию: None.