tf.linalg.expm

Вычисляет матричную экспоненту одной или нескольких квадратных матриц.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.linalg.expm

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 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.

Ввод — это тензор формы [..., M, M], где внутренние 2 измерения образуют квадратные матрицы. Вывод — это тензор такой же формы, как входной, содержащий экспоненту для всех входных подматриц [..., :, :].

Аргументы
`input`	A `Tensor`. Должен быть `float16`, `float32`, `float64`, `complex64`, или `complex128` с формой `[..., M, M]`.
`name`	Имя, которое следует дать этой `Op` (необязательно).

Возвращает
матричная экспонента входного значения.

Возбуждает
`ValueError`	Предоставлен неподдерживаемый тип в качестве входного значения.

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/r2.4/api_docs/python/tf/linalg/expm