tf.linalg.expm
| Просмотреть исходный код на GitHub |
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 можно найти в: Nicholas J. Higham, «The scaling and squaring method for the matrix exponential revisited», SIAM J. Matrix Anal. Applic., 26:1179-1193, 2005.
Вход представляет собой тензор формы [..., M, M] , где внутренние 2 измерения образуют квадратные матрицы. Выход — тензор той же формы, что и вход, содержащий экспоненту для всех подматриц входных данных [..., :, :].
| Аргументы | |
|---|---|
input | A Tensor. Должен быть float16, float32, float64, complex64, или complex128 с формой [..., M, M]. |
name | Имя для этой Op (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| матричная экспонента входных данных. |
| Возбуждает | |
|---|---|
ValueError | В качестве входных данных предоставлен неподдерживаемый тип. |
Совместимость с Scipy
Эквивалентно scipy.linalg.expm
© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/linalg/expm
