tf.linalg.expm
Вычисляет матричную экспоненту одной или нескольких квадратных матриц.
tf.linalg.expm(
input, name=None
)
\[exp(A) = \sum_{n=0}^\infty A^n/n!\]
Экспонента вычисляется с помощью сочетания метода масштабирования и возведения в квадрат и аппроксимации Паде. Подробности приведены в статье: Nicholas J. Higham, «The scaling and squaring method for the matrix exponential revisited», SIAM J. Matrix Anal. Applic., 26:1179-1193, 2005.
Входные данные — тензор формы [..., M, M], два последних измерения которого образуют квадратные матрицы. Результат — тензор той же формы, что и входной, содержащий экспоненту для всех входных подматриц [..., :, :].
| Аргументы | |
|---|---|
input | Tensor. Должен быть float16, float32, float64, complex64 или complex128 формы [..., M, M]. |
name | Имя, присваиваемое этому Op (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
| матричную экспоненту входных данных. |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
ValueError | В качестве входных данных указан неподдерживаемый тип. |
совместимость с scipy
Эквивалентно scipy.linalg.expm
© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/linalg/expm
