tf.raw_ops.SelfAdjointEigV2

Вычисляет собственное разложение одной или нескольких квадратных самосопряжённых матриц.

Просмотреть псевдонимы

Совместимые псевдонимы для миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.SelfAdjointEigV2

tf.raw_ops.SelfAdjointEigV2(
    input, compute_v=True, name=None
)

Вычисляет собственные значения и (при необходимости) собственные векторы каждой внутренней матрицы в input так, что input[..., :, :] = v[..., :, :] * diag(e[..., :]). Собственные значения отсортированы в порядке неубывания.

# a is a tensor.
# e is a tensor of eigenvalues.
# v is a tensor of eigenvectors.
e, v = self_adjoint_eig(a)
e = self_adjoint_eig(a, compute_v=False)

Аргументы
`input`	`Tensor`. Допустимые типы: `float64`, `float32`, `half`, `complex64`, `complex128`. `Tensor` вход с формой `[N, N]`.
`compute_v`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `True`. Если `True`, собственные векторы будут вычислены и возвращены в `v`. В противном случае будут вычислены только собственные значения.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж из объектов `Tensor` (e, v).
`e`	`Tensor`. Имеет тот же тип, что и `input`.
`v`	`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/SelfAdjointEigV2