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 комбинации метода масштабирования и возведения в квадрат и приближения 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.
Входные данные — это тензор с формой [..., M, M], где внутренние 2 измерения образуют квадратные матрицы. Выход — это тензор с такой же формой, как и вход, содержащий экспоненту для всех входных подматриц [..., :, :].
| Аргументы | |
|---|---|
input | Матрица Tensor. Должна быть float16, float32, float64, complex64, или complex128 с формой [..., M, M]. |
name | Имя для этой функции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
| матричная экспонента от входных данных. |
| Исключения | |
|---|---|
ValueError | Предоставлен недопустимый тип данных в качестве входных данных. |
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/r2.3/api_docs/python/tf/linalg/expm
