tf.linalg.tridiagonal_matmul

Умножает трехдиагональную матрицу на матрицу.

tf.linalg.tridiagonal_matmul(
    diagonals, rhs, diagonals_format='compact', name=None
)

diagonals — это представление трехдиагональной матрицы размера NxN, которое зависит от diagonals_format.

В формате matrix diagonals должен быть тензором формы [..., M, M], где две самые внутренние размерности представляют квадратные трехдиагональные матрицы. Элементы за пределами трех диагоналей игнорируются.

В формате sequence diagonals — это список или кортеж из трех тензоров: [superdiag, maindiag, subdiag], каждый формы [..., M]. Последний элемент superdiag и первый элемент subdiag игнорируются.

В формате compact три диагонали объединяются в один тензор формы [..., 3, M], последние две размерности которого содержат верхние побочные диагонали, главную диагональ и нижние побочные диагонали именно в таком порядке. Как и в формате sequence, элементы diagonals[..., 0, M-1] и diagonals[..., 2, 0] игнорируются.

Рекомендуется формат sequence, обеспечивающий наилучшую производительность.

rhs — матрица, стоящая справа в операции умножения. Она имеет форму [..., M, N].

Пример:

superdiag = tf.constant([-1, -1, 0], dtype=tf.float64)
maindiag = tf.constant([2, 2, 2], dtype=tf.float64)
subdiag = tf.constant([0, -1, -1], dtype=tf.float64)
diagonals = [superdiag, maindiag, subdiag]
rhs = tf.constant([[1, 1], [1, 1], [1, 1]], dtype=tf.float64)
x = tf.linalg.tridiagonal_matmul(diagonals, rhs, diagonals_format='sequence')