يحسب لوغاريتم المصفوفة لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر:
\\(log(exp(A)) = A\\)
يتم تعريف هذا المرجع فقط للمصفوفات المعقدة. إذا كانت A موجبة ومحددة وحقيقية، فإن التحويل إلى مصفوفة معقدة، وأخذ اللوغاريتم والعودة إلى مصفوفة حقيقية سيعطي النتيجة الصحيحة.
تحسب هذه الدالة لوغاريتم المصفوفة باستخدام خوارزمية Schur-Parlett. يمكن العثور على تفاصيل الخوارزمية في القسم 11.6.2 من: Nicholas J. Higham، وظائف المصفوفات: النظرية والحساب، SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
الإدخال عبارة عن موتر للشكل `[..., M, M]` والذي يشكل بعداه الداخليان مصفوفات مربعة. الإخراج عبارة عن موتر بنفس شكل الإدخال الذي يحتوي على الأس لجميع مصفوفات الإدخال الفرعية `[..., :, :]`.
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الطرق الموروثة
منطقية | يساوي (الكائن arg0) |
الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
الفراغ النهائي | إعلام () |
الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
خيط | إلى سلسلة () |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
الفراغ النهائي | انتظر () |
بيئة التنفيذ المجردة | البيئة () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها. |
عملية مجردة |
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء MatrixLogarithm الثابت العام <T> (نطاق النطاق وإدخال المعامل <T>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية MatrixLogarithm جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
مدخل | الشكل هو `[...، M، M]`. |
المرتجعات
- مثيل جديد من MatrixLogarithm
يحسب لوغاريتم المصفوفة لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر:
\\(log(exp(A)) = A\\)
يتم تعريف هذا المرجع فقط للمصفوفات المعقدة. إذا كانت A موجبة ومحددة وحقيقية، فإن التحويل إلى مصفوفة معقدة، وأخذ اللوغاريتم والعودة إلى مصفوفة حقيقية سيعطي النتيجة الصحيحة.
تحسب هذه الدالة لوغاريتم المصفوفة باستخدام خوارزمية Schur-Parlett. يمكن العثور على تفاصيل الخوارزمية في القسم 11.6.2 من: Nicholas J. Higham، وظائف المصفوفات: النظرية والحساب، SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
الإدخال عبارة عن موتر للشكل `[..., M, M]` والذي يشكل بعداه الداخليان مصفوفات مربعة. الإخراج عبارة عن موتر بنفس شكل الإدخال الذي يحتوي على الأس لجميع مصفوفات الإدخال الفرعية `[..., :, :]`.
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الطرق الموروثة
منطقية نهائية | يساوي (كائن كائن) |
كثافة العمليات النهائية | رمز التجزئة () |
عملية | |
السلسلة النهائية | إلى السلسلة () |
منطقية | يساوي (الكائن arg0) |
الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
الفراغ النهائي | إعلام () |
الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
خيط | إلى السلسلة () |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
الفراغ النهائي | انتظر () |
بيئة التنفيذ المجردة | البيئة () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها. |
عملية مجردة |
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء MatrixLogarithm الثابت العام <T> (نطاق النطاق وإدخال المعامل <T>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية MatrixLogarithm جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
مدخل | الشكل هو `[...، M، M]`. |
المرتجعات
- مثيل جديد من MatrixLogarithm
يحسب لوغاريتم المصفوفة لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر:
\\(log(exp(A)) = A\\)
يتم تعريف هذا المرجع فقط للمصفوفات المعقدة. إذا كانت A موجبة ومحددة وحقيقية، فإن التحويل إلى مصفوفة معقدة، وأخذ اللوغاريتم والعودة إلى مصفوفة حقيقية سيعطي النتيجة الصحيحة.
تحسب هذه الدالة لوغاريتم المصفوفة باستخدام خوارزمية Schur-Parlett. يمكن العثور على تفاصيل الخوارزمية في القسم 11.6.2 من: Nicholas J. Higham، وظائف المصفوفات: النظرية والحساب، SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
الإدخال عبارة عن موتر للشكل `[..., M, M]` والذي يشكل بعداه الداخليان مصفوفات مربعة. الإخراج عبارة عن موتر بنفس شكل الإدخال الذي يحتوي على الأس لجميع مصفوفات الإدخال الفرعية `[..., :, :]`.
الثوابت
خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
الطرق الموروثة
منطقية نهائية | يساوي (كائن كائن) |
كثافة العمليات النهائية | رمز التجزئة () |
عملية | |
السلسلة النهائية | إلى السلسلة () |
منطقية | يساوي (الكائن arg0) |
الدرجة النهائية<?> | الحصول على كلاس () |
كثافة العمليات | رمز التجزئة () |
الفراغ النهائي | إعلام () |
الفراغ النهائي | إعلام الكل () |
خيط | إلى السلسلة () |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0، int arg1) |
الفراغ النهائي | انتظر (طويل arg0) |
الفراغ النهائي | انتظر () |
بيئة التنفيذ المجردة | البيئة () قم بإرجاع بيئة التنفيذ التي تم إنشاء هذه العملية فيها. |
عملية مجردة |
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء MatrixLogarithm الثابت العام <T> (نطاق النطاق وإدخال المعامل <T>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية MatrixLogarithm جديدة.
حدود
نِطَاق | النطاق الحالي |
---|---|
مدخل | الشكل هو `[...، M، M]`. |
المرتجعات
- مثيل جديد من MatrixLogarithm