tf.linalg.tridiagonal_matmul

Умножает тридиагональную матрицу на матрицу.

tf.linalg.tridiagonal_matmul(
    diagonals, rhs, diagonals_format='compact', name=None
)

diagonals представляет собой представление 3-диагональной NxN матрицы, которое зависит от diagonals_format.

В формате matrix, diagonals должна быть тензором формы [..., M, M], где две внутренние размерности представляют квадратные тридиагональные матрицы. Элементы за пределами трёх диагоналей будут проигнорированы.

Если формат sequence, то diagonals является списком или кортежем из трёх тензоров: [superdiag, maindiag, subdiag], каждый из которых имеет форму [..., M]. Последний элемент superdiag и первый элемент subdiag игнорируются.

В формате compact три диагонали объединены в один тензор формы [..., 3, M], где последние две размерности содержат супердиагонали, диагонали и субдиагонали в указанном порядке. Аналогично формату sequence, элементы diagonals[..., 0, M-1] и diagonals[..., 2, 0] игнорируются.

Формат sequence рекомендуется как формат с лучшей производительностью.

rhs является матрицей справа от умножения. Она имеет форму [..., M, N].

Пример:

superdiag = tf.constant([-1, -1, 0], dtype=tf.float64)
maindiag = tf.constant([2, 2, 2], dtype=tf.float64)
subdiag = tf.constant([0, -1, -1], dtype=tf.float64)
diagonals = [superdiag, maindiag, subdiag]
rhs = tf.constant([[1, 1], [1, 1], [1, 1]], dtype=tf.float64)
x = tf.linalg.tridiagonal_matmul(diagonals, rhs, diagonals_format='sequence')