एक या अधिक वर्ग आव्यूहों के eigen अपघटन की गणना करता है।
`इनपुट` में प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स के eigenvalues और (वैकल्पिक रूप से) सही eigenvectors की गणना करता है जैसे कि `input[..., :, :] = v[..., :, :] * diag(e[..., :])`. eigenvalues को गैर-घटते क्रम में क्रमबद्ध किया गया है।
# a is a tensor.
# e is a tensor of eigenvalues.
# v is a tensor of eigenvectors.
e, v = eig(a)
e = eig(a, compute_v=False)
नेस्टेड क्लासेस
कक्षा | ईजी.विकल्प | Eig के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ |
सार्वजनिक तरीके
स्थिर Eig.विकल्प | कंप्यूटवी (बूलियन कंप्यूटवी) |
स्थिर <यू, टी> ईजी <यू> | |
आउटपुट <यू> | ई () eigenvalues. |
आउटपुट <यू> | वी () आइगेनवेक्टर। |
विरासत में मिले तरीके
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक स्थैतिक Eig.Options कंप्यूटV (बूलियन कंप्यूटV)
पैरामीटर
कंप्यूटवी | यदि `सही` है तो eigenvectors की गणना की जाएगी और `v` में लौटाया जाएगा। अन्यथा, केवल eigenvalues की गणना की जाएगी। |
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सार्वजनिक स्थैतिक ईजी <यू> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> इनपुट, क्लास<यू> टाउट, विकल्प... विकल्प)
एक नए Eig ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
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इनपुट | `टेंसर` आकार का इनपुट `[एन, एन]`। |
विकल्प | वैकल्पिक गुण मान रखता है |
रिटर्न
- ईग का एक नया उदाहरण