tf.raw_ops.SelfAdjointEig
Вычисляет разложение на собственные значения и собственные векторы для пакета квадратных самосопряжённых матриц.
tf.raw_ops.SelfAdjointEig(
input, name=None
)
Входные данные — это тензор формы [..., M, M], два внутренних измерения которого образуют квадратные матрицы и удовлетворяют тем же ограничениям, что и отдельная матрица SelfAdjointEig.
Результат — матрица [..., M+1, M], где [..., 0,:] содержит собственные значения, а последующие [...,1:, :] содержат собственные векторы. Собственные значения отсортированы в порядке неубывания.
| Аргументы | |
|---|---|
input | Объект типа Tensor. Должен иметь один из следующих типов: float64, float32, half. Форма: [..., M, M]. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращает | |
|---|---|
Объект типа Tensor. Имеет тот же тип, что и input. |
© 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/raw_ops/SelfAdjointEig
