tf.linalg.experimental.conjugate_gradient

Решатель методом сопряжённых градиентов.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Для получения более подробной информации см. Руководство по миграции.

tf.compat.v1.linalg.experimental.conjugate_gradient

tf.linalg.experimental.conjugate_gradient(
    operator, rhs, preconditioner=None, x=None, tol=1e-05, max_iter=20,
    name='conjugate_gradient'
)

Решает систему линейных уравнений A*x = rhs для самосопряжённой, положительно определённой матрицы A и вектора правой части rhs, используя итеративный безматричный алгоритм, где действие матрицы A представлено через operator. Итерация завершается, когда количество итераций превышает max_iter или когда норма остатка уменьшается до tol от её начального значения, т.е. \(||rhs - A x_k|| <= tol ||rhs||\).

Аргументы
`operator`	Матрица `LinearOperator`, которая является самосопряжённой и положительно определённой.
`rhs`	Возможно, пакетный вектор формы `[..., N]` содержащий вектор правой части.
`preconditioner`	Предположение `LinearOperator`, приближающее обратную матрицу `A`. Эффективный предположитель может значительно улучшить скорость сходимости. Если `preconditioner` представляет матрицу `M`(`M` приближает `A^{-1}`), алгоритм использует `preconditioner.apply(x)` для оценки `A^{-1}x`. Для того чтобы это было полезно, стоимость применения `M` должна быть намного ниже, чем вычисление `A^{-1}` напрямую.
`x`	Возможно, пакетный вектор формы `[..., N]` содержащий начальное предположение для решения.
`tol`	Вещественный скалярный допуск сходимости.
`max_iter`	Целое число, задающее максимальное количество итераций.
`name`	Имя области для операции.

Возвращаемое значение

Возвращаемое значение
`output`	Кортеж, представляющий конечное состояние, с полями: i: Скаляр `int32` `Tensor`. Количество выполненных итераций. x: Вектор ранга 1 `Tensor` формы `[..., N]` содержащий вычисленное решение. r: Вектор ранга 1 `Tensor` формы `[.., M]` содержащий вектор остатка. p: Вектор ранга 1 `Tensor` формы `[..., N]`. Вектор базиса, сопряжённый `A`. gamma: \(r \dot M \dot r\), эквивалентно \(\|\|r\|\|_2^2\) когда `preconditioner=None`.

output

Кортеж, представляющий конечное состояние, с полями:

i: Скаляр int32 Tensor. Количество выполненных итераций.
x: Вектор ранга 1 Tensor формы [..., N] содержащий вычисленное решение.
r: Вектор ранга 1 Tensor формы [.., M] содержащий вектор остатка.
p: Вектор ранга 1 Tensor формы [..., N]. Вектор базиса, сопряжённый A.
gamma: \(r \dot M \dot r\), эквивалентно \(||r||_2^2\) когда preconditioner=None.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/linalg/experimental/conjugate_gradient