tf.linalg.LinearOperatorScaledIdentity

LinearOperator действующий как масштабированная [пакетная] единичная матрица A = c I.

Наследуется от: LinearOperator, Module

tf.linalg.LinearOperatorScaledIdentity(
    num_rows,
    multiplier,
    is_non_singular=None,
    is_self_adjoint=None,
    is_positive_definite=None,
    is_square=True,
    assert_proper_shapes=False,
    name='LinearOperatorScaledIdentity'
)

Этот оператор действует как масштабированная [пакетная] единичная матрица A с формой [B1,...,Bb, N, N] для некоторого b >= 0. Первые b индексы индексируют элемент пакета. Для каждого индекса пакета (i1,...,ib), A[i1,...,ib, : :] является масштабированной версией N x N единичной матрицы.

LinearOperatorIdentity инициализируется с num_rows, и multiplier (Tensor) формы [B1,...,Bb]. N установлено на num_rows, и multiplier определяет масштаб для каждого элемента пакета.

# Create a 2 x 2 scaled identity matrix.
operator = LinearOperatorIdentity(num_rows=2, multiplier=3.)

operator.to_dense()
==> [[3., 0.]
     [0., 3.]]

operator.shape
==> [2, 2]

operator.log_abs_determinant()
==> 2 * Log[3]

x = ... Shape [2, 4] Tensor
operator.matmul(x)
==> 3 * x

y = tf.random.normal(shape=[3, 2, 4])
# Note that y.shape is compatible with operator.shape because operator.shape
# is broadcast to [3, 2, 2].
x = operator.solve(y)
==> 3 * x

# Create a 2-batch of 2x2 identity matrices
operator = LinearOperatorIdentity(num_rows=2, multiplier=5.)
operator.to_dense()
==> [[[5., 0.]
      [0., 5.]],
     [[5., 0.]
      [0., 5.]]]

x = ... Shape [2, 2, 3]
operator.matmul(x)
==> 5 * x

# Here the operator and x have different batch_shape, and are broadcast.
x = ... Shape [1, 2, 3]
operator.matmul(x)
==> 5 * x

Совместимость форм

Этот оператор действует на [пакетной] матрице с совместимой формой. x является пакетной матрицей с совместимой формой для matmul и solve если

operator.shape = [B1,...,Bb] + [N, N],  with b >= 0
x.shape =   [C1,...,Cc] + [N, R],
and [C1,...,Cc] broadcasts with [B1,...,Bb] to [D1,...,Dd]

Производительность

• operator.matmul(x) является O(D1*...*Dd*N*R)
• operator.solve(x) является O(D1*...*Dd*N*R)
• operator.determinant() является O(D1*...*Dd)

Подсказки свойств матрицы

Этот LinearOperator инициализируется булевыми флагами в форме is_X, для X = non_singular, self_adjoint, positive_definite, square. У них есть следующее значение:

• Если is_X == True, вызывающие стороны должны ожидать, что оператор обладает свойством X. Это обещание, которое должно быть выполнено, но это не проверка во время выполнения. Например, конечная плавающая точность может привести к нарушению этих обещаний.
• Если is_X == False, вызывающие стороны должны ожидать, что оператор не обладает X.
• Если is_X == None (по умолчанию), вызывающие стороны не должны ожидать ничего определенного.

Методы

add_to_tensor

Просмотреть исходный код

add_to_tensor(
    mat, name='add_to_tensor'
)

Добавить матрицу, представленную этим оператором, к mat. Эквивалентно I + mat.

adjoint

Просмотреть исходный код

adjoint(
    name='adjoint'
)

Возвращает сопряжённое значение текущего LinearOperator.

Дано A представляющее этот LinearOperator, вернуть A*. Обратите внимание, что вызов self.adjoint() и self.H эквивалентны.

assert_non_singular

Просмотреть исходный код

assert_non_singular(
    name='assert_non_singular'
)

Возвращает Op , который утверждает, что этот оператор невырожден.

Этот оператор считается невырожденным, если

ConditionNumber < max{100, range_dimension, domain_dimension} * eps,
eps := np.finfo(self.dtype.as_numpy_dtype).eps

assert_positive_definite

Просмотреть исходный код

assert_positive_definite(
    name='assert_positive_definite'
)

Возвращает Op , который утверждает, что этот оператор положительно определён.

Здесь положительно определённое означает, что квадратичная форма x^H A x имеет положительную вещественную часть для всех ненулевых x. Обратите внимание, что для положительной определённости оператора не требуется, чтобы он был самосопряжённым.

assert_self_adjoint

Просмотреть исходный код

assert_self_adjoint(
    name='assert_self_adjoint'
)

Возвращает оператор, который проверяет, что этот оператор является самосопряжённым.

Здесь проверяется, что этот оператор точно равен своему эрмитовому транспонированию.

batch_shape_tensor

Просмотреть исходный код

batch_shape_tensor(
    name='batch_shape_tensor'
)

Форма размерности пакета этого оператора, определяемая во время выполнения.

Если этот оператор действует как пакетная матрица A с A.shape = [B1,...,Bb, M, N], то это возвращает объект Tensor, содержащий [B1,...,Bb].

cholesky

Просмотреть исходный код

cholesky(
    name='cholesky'
)

Возвращает фактор Холецкого как LinearOperator.

Учитывая A , представляющий этот LinearOperator, если A является положительно определённым и самосопряжённым, вернуть L, где A = L L^T, т.е. разложение Холецкого.

cond

Просмотреть исходный код

cond(
    name='cond'
)

Возвращает число обусловленности этого линейного оператора.

determinant

Просмотреть исходный код

determinant(
    name='det'
)

Определитель для каждого члена пакета.

diag_part

Просмотреть исходный код

diag_part(
    name='diag_part'
)

Эффективно получить [пакетную] диагональную часть этого оператора.

Если у этого оператора форма [B1,...,Bb, M, N], то это возвращает Tensor diagonal, с формой [B1,...,Bb, min(M, N)], где diagonal[b1,...,bb, i] = self.to_dense()[b1,...,bb, i, i].

my_operator = LinearOperatorDiag([1., 2.])

# Efficiently get the diagonal
my_operator.diag_part()
==> [1., 2.]

# Equivalent, but inefficient method
tf.linalg.diag_part(my_operator.to_dense())
==> [1., 2.]

domain_dimension_tensor

Просмотреть исходный код

domain_dimension_tensor(
    name='domain_dimension_tensor'
)

Размерность (в смысле векторных пространств) области этого оператора.

Определяется во время выполнения.

Если этот оператор действует как пакетная матрица A с A.shape = [B1,...,Bb, M, N], то это возвращает N.

eigvals

Просмотреть исходный код

eigvals(
    name='eigvals'
)

Возвращает собственные значения этого линейного оператора.

Если оператор помечен как самосопряжённый (через is_self_adjoint) этот вычисление может быть более эффективным.

Примечание: В настоящее время поддерживаются только самосопряжённые операторы.

inverse

Просмотреть исходный код

inverse(
    name='inverse'
)

Возвращает обратное значение этого LinearOperator.

Учитывая A , представляющий этот LinearOperator, вернуть LinearOperator , представляющий A^-1.

log_abs_determinant

Просмотреть исходный код

log_abs_determinant(
    name='log_abs_det'
)

Логарифм абсолютного значения определителя для каждого члена пакета.

matmul

Просмотреть исходный код

matmul(
    x, adjoint=False, adjoint_arg=False, name='matmul'
)

Преобразовать [пакетный] матрицу x с помощью левого умножения: x --> Ax.

# Make an operator acting like batch matrix A.  Assume A.shape = [..., M, N]
operator = LinearOperator(...)
operator.shape = [..., M, N]

X = ... # shape [..., N, R], batch matrix, R > 0.

Y = operator.matmul(X)
Y.shape
==> [..., M, R]

Y[..., :, r] = sum_j A[..., :, j] X[j, r]

matvec

Просмотреть исходный код

matvec(
    x, adjoint=False, name='matvec'
)

Преобразовать [пакетный] вектор x с помощью левого умножения: x --> Ax.

# Make an operator acting like batch matrix A.  Assume A.shape = [..., M, N]
operator = LinearOperator(...)

X = ... # shape [..., N], batch vector

Y = operator.matvec(X)
Y.shape
==> [..., M]

Y[..., :] = sum_j A[..., :, j] X[..., j]

range_dimension_tensor

Просмотреть исходный код

range_dimension_tensor(
    name='range_dimension_tensor'
)

Размерность (в смысле векторных пространств) области значений этого оператора.

Определяется во время выполнения.

Если этот оператор действует как пакетная матрица A с A.shape = [B1,...,Bb, M, N], то возвращает M.

shape_tensor

Просмотреть исходный код

shape_tensor(
    name='shape_tensor'
)

Форма этого LinearOperator, определяемая во время выполнения.

Если этот оператор действует как пакетная матрица A с A.shape = [B1,...,Bb, M, N], то возвращает Tensor содержащую [B1,...,Bb, M, N], эквивалентную tf.shape(A).

solve

Просмотреть исходный код

solve(
    rhs, adjoint=False, adjoint_arg=False, name='solve'
)

Решить (точно или приближённо) R (пакетные) системы уравнений: A X = rhs.

Возвращаемое Tensor будет близко к точному решению, если A хорошо обусловлено. В противном случае близость будет варьироваться. Подробности см. в документации класса.

Примеры:

# Make an operator acting like batch matrix A.  Assume A.shape = [..., M, N]
operator = LinearOperator(...)
operator.shape = [..., M, N]

# Solve R > 0 linear systems for every member of the batch.
RHS = ... # shape [..., M, R]

X = operator.solve(RHS)
# X[..., :, r] is the solution to the r'th linear system
# sum_j A[..., :, j] X[..., j, r] = RHS[..., :, r]

operator.matmul(X)
==> RHS

solvevec

Просмотреть исходный код

solvevec(
    rhs, adjoint=False, name='solve'
)

Решить одно уравнение с наилучшим результатом: A X = rhs.

Возвращаемое Tensor будет близко к точному решению, если A хорошо обусловлено. В противном случае близость будет варьироваться. Подробности см. в документации класса.

Примеры:

# Make an operator acting like batch matrix A.  Assume A.shape = [..., M, N]
operator = LinearOperator(...)
operator.shape = [..., M, N]

# Solve one linear system for every member of the batch.
RHS = ... # shape [..., M]

X = operator.solvevec(RHS)
# X is the solution to the linear system
# sum_j A[..., :, j] X[..., j] = RHS[..., :]

operator.matvec(X)
==> RHS

tensor_rank_tensor

Просмотреть исходный код

tensor_rank_tensor(
    name='tensor_rank_tensor'
)

Ранг (в смысле тензоров) матрицы, соответствующей этому оператору.

Если этот оператор действует как пакетная матрица A с A.shape = [B1,...,Bb, M, N], то возвращает b + 2.

to_dense

Просмотреть исходный код

to_dense(
    name='to_dense'
)

Возвращает плотную (пакетную) матрицу, представляющую этот оператор.

trace

Просмотреть исходный код

trace(
    name='trace'
)

След линейного оператора, равный сумме self.diag_part().

Если оператор квадратный, это также сумма собственных значений.

__matmul__

Просмотреть исходный код

__matmul__(
    other
)