MatrixLogarithm
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিক্সের ম্যাট্রিক্স লগারিদম গণনা করে:
\\(log(exp(A)) = A\\)
এই অপটি শুধুমাত্র জটিল ম্যাট্রিক্সের জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। যদি A ধনাত্মক-নির্দিষ্ট এবং বাস্তব হয়, তাহলে একটি জটিল ম্যাট্রিক্সে ঢালাই, লগারিদম গ্রহণ এবং একটি বাস্তব ম্যাট্রিক্সে ফিরে কাস্টিং সঠিক ফলাফল দেবে।
এই ফাংশন Schur-Parlett অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স লগারিদম গণনা করে। অ্যালগরিদমের বিশদ বিবরণ 11.6.2 এর অধ্যায় পাওয়া যাবে: নিকোলাস জে. হিহাম, ম্যাট্রিসের কার্যাবলী: থিওরি অ্যান্ড কম্পিউটেশন, সিয়াম 2008। আইএসবিএন 978-0-898716-46-7।
ইনপুট হল আকৃতির একটি টেনসর `[..., M, M]` যার ভিতরের-সবচেয়ে বেশি 2 মাত্রা বর্গাকার ম্যাট্রিক্স গঠন করে। আউটপুট হল একই আকৃতির একটি টেনসর যা ইনপুটের সমস্ত ইনপুট সাবম্যাট্রিসের জন্য সূচক ধারণ করে `[..., :, :]`।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
int | হ্যাশকোড () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত করুন () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
স্ট্রিং | toString () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "ম্যাট্রিক্স লগারিদম"
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
একটি নতুন MatrixLogarithm অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|
ইনপুট | আকৃতি হল `[..., M, M]`। |
---|
রিটার্নস
- ম্যাট্রিক্সলগারিদমের একটি নতুন উদাহরণ
,
এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিক্সের ম্যাট্রিক্স লগারিদম গণনা করে:
\\(log(exp(A)) = A\\)
এই অপটি শুধুমাত্র জটিল ম্যাট্রিক্সের জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। যদি A ধনাত্মক-নির্দিষ্ট এবং বাস্তব হয়, তাহলে একটি জটিল ম্যাট্রিক্সে ঢালাই, লগারিদম গ্রহণ এবং একটি বাস্তব ম্যাট্রিক্সে ফিরে কাস্টিং সঠিক ফলাফল দেবে।
এই ফাংশন Schur-Parlett অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স লগারিদম গণনা করে। অ্যালগরিদমের বিশদ বিবরণ 11.6.2 এর অধ্যায় পাওয়া যাবে: নিকোলাস জে. হিহাম, ম্যাট্রিসের কার্যাবলী: থিওরি অ্যান্ড কম্পিউটেশন, সিয়াম 2008। আইএসবিএন 978-0-898716-46-7।
ইনপুট হল আকৃতির একটি টেনসর `[..., M, M]` যার ভিতরের-সবচেয়ে বেশি 2 মাত্রা বর্গাকার ম্যাট্রিক্স গঠন করে। আউটপুট হল একই আকৃতির একটি টেনসর যা ইনপুটের সমস্ত ইনপুট সাবমেট্রিসের জন্য সূচক ধারণ করে `[..., :, :]`।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
int | হ্যাশকোড () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত করুন () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
স্ট্রিং | toString () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "ম্যাট্রিক্স লগারিদম"
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
একটি নতুন MatrixLogarithm অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|
ইনপুট | আকৃতি হল `[..., M, M]`। |
---|
রিটার্নস
- ম্যাট্রিক্সলগারিদমের একটি নতুন উদাহরণ
,
এক বা একাধিক বর্গ ম্যাট্রিক্সের ম্যাট্রিক্স লগারিদম গণনা করে:
\\(log(exp(A)) = A\\)
এই অপটি শুধুমাত্র জটিল ম্যাট্রিক্সের জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে। যদি A ধনাত্মক-নির্দিষ্ট এবং বাস্তব হয়, তাহলে একটি জটিল ম্যাট্রিক্সে ঢালাই, লগারিদম গ্রহণ এবং একটি বাস্তব ম্যাট্রিক্সে ফিরে কাস্টিং সঠিক ফলাফল দেবে।
এই ফাংশন Schur-Parlett অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স লগারিদম গণনা করে। অ্যালগরিদমের বিশদ বিবরণ 11.6.2 এর অধ্যায় পাওয়া যাবে: নিকোলাস জে. হিহাম, ম্যাট্রিসের কার্যাবলী: থিওরি অ্যান্ড কম্পিউটেশন, সিয়াম 2008। আইএসবিএন 978-0-898716-46-7।
ইনপুট হল আকৃতির একটি টেনসর `[..., M, M]` যার ভিতরের-সবচেয়ে বেশি 2 মাত্রা বর্গাকার ম্যাট্রিক্স গঠন করে। আউটপুট হল একই আকৃতির একটি টেনসর যা ইনপুটের সমস্ত ইনপুট সাবমেট্রিসের জন্য সূচক ধারণ করে `[..., :, :]`।
ধ্রুবক
স্ট্রিং | OP_NAME | এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত |
উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত পদ্ধতি
java.lang.Object ক্লাস থেকে বুলিয়ান | সমান (অবজেক্ট arg0) |
চূড়ান্ত ক্লাস<?> | getClass () |
int | হ্যাশকোড () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অবহিত করুন () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | সকলকে অবহিত করুন () |
স্ট্রিং | toString () |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0, int arg1) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন (দীর্ঘ arg0) |
চূড়ান্ত শূন্যতা | অপেক্ষা করুন () |
ধ্রুবক
সর্বজনীন স্ট্যাটিক চূড়ান্ত স্ট্রিং OP_NAME
এই অপের নাম, টেনসরফ্লো কোর ইঞ্জিন দ্বারা পরিচিত
ধ্রুবক মান: "ম্যাট্রিক্স লগারিদম"
পাবলিক পদ্ধতি
সর্বজনীন আউটপুট <T> হিসাবে আউটপুট ()
টেনসরের প্রতীকী হ্যান্ডেল ফেরত দেয়।
TensorFlow অপারেশনের ইনপুট হল অন্য TensorFlow অপারেশনের আউটপুট। এই পদ্ধতিটি একটি সিম্বলিক হ্যান্ডেল পেতে ব্যবহৃত হয় যা ইনপুটের গণনার প্রতিনিধিত্ব করে।
একটি নতুন MatrixLogarithm অপারেশন মোড়ানো একটি ক্লাস তৈরি করার কারখানা পদ্ধতি।
পরামিতি
সুযোগ | বর্তমান সুযোগ |
---|
ইনপুট | আকৃতি হল `[..., M, M]`। |
---|
রিটার্নস
- ম্যাট্রিক্সলগারিদমের একটি নতুন উদাহরণ
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# MatrixLogarithm\n\npublic final class **MatrixLogarithm** \nComputes the matrix logarithm of one or more square matrices:\n\n\n\\\\\\\\(log(exp(A)) = A\\\\\\\\)\n\n\nThis op is only defined for complex matrices. If A is positive-definite and\nreal, then casting to a complex matrix, taking the logarithm and casting back\nto a real matrix will give the correct result.\n\n\nThis function computes the matrix logarithm using the Schur-Parlett algorithm.\nDetails of the algorithm can be found in Section 11.6.2 of:\nNicholas J. Higham, Functions of Matrices: Theory and Computation, SIAM 2008.\nISBN 978-0-898716-46-7.\n\n\nThe input is a tensor of shape \\`\\[..., M, M\\]\\` whose inner-most 2 dimensions\nform square matrices. The output is a tensor of the same shape as the input\ncontaining the exponential for all input submatrices \\`\\[..., :, :\\]\\`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n### Constants\n\n|--------|--------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------|\n| String | [OP_NAME](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/linalg/MatrixLogarithm#OP_NAME) | The name of this op, as known by TensorFlow core engine |\n\n### Public Methods\n\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [asOutput](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/linalg/MatrixLogarithm#asOutput())() Returns the symbolic handle of the tensor. |\n| static \\\u003cT extends [TType](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/types/family/TType)\\\u003e [MatrixLogarithm](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/linalg/MatrixLogarithm)\\\u003cT\\\u003e | [create](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/linalg/MatrixLogarithm#create(org.tensorflow.op.Scope, org.tensorflow.Operand\u003cT\u003e))([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e input) Factory method to create a class wrapping a new MatrixLogarithm operation. |\n| [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/linalg/MatrixLogarithm#output())() Shape is \\`\\[..., M, M\\]\\`. |\n\n### Inherited Methods\n\nFrom class [org.tensorflow.op.RawOp](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp) \n\n|----------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| final boolean | [equals](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#equals(java.lang.Object))(Object obj) |\n| final int | [hashCode](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#hashCode())() |\n| [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n| final String | [toString](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/RawOp#toString())() |\n\nFrom class java.lang.Object \n\n|------------------|---------------------------|\n| boolean | equals(Object arg0) |\n| final Class\\\u003c?\\\u003e | getClass() |\n| int | hashCode() |\n| final void | notify() |\n| final void | notifyAll() |\n| String | toString() |\n| final void | wait(long arg0, int arg1) |\n| final void | wait(long arg0) |\n| final void | wait() |\n\nFrom interface [org.tensorflow.op.Op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op) \n\n|-----------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [ExecutionEnvironment](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ExecutionEnvironment) | [env](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#env())() Return the execution environment this op was created in. |\n| abstract [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation) | [op](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Op#op())() Return this unit of computation as a single [Operation](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operation). |\n\nFrom interface [org.tensorflow.Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand) \n\n|-------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e | [asOutput](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand#asOutput())() Returns the symbolic handle of the tensor. |\n| abstract T | [asTensor](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand#asTensor())() Returns the tensor at this operand. |\n| abstract [Shape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/Shape) | [shape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand#shape())() Returns the (possibly partially known) shape of the tensor referred to by the [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output) of this operand. |\n| abstract Class\\\u003cT\\\u003e | [type](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand#type())() Returns the tensor type of this operand |\n\nFrom interface [org.tensorflow.ndarray.Shaped](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/Shaped) \n\n|-------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| abstract int | [rank](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/Shaped#rank())() |\n| abstract [Shape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/Shape) | [shape](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/Shaped#shape())() |\n| abstract long | [size](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/ndarray/Shaped#size())() Computes and returns the total size of this container, in number of values. |\n\nConstants\n---------\n\n#### public static final String\n**OP_NAME**\n\nThe name of this op, as known by TensorFlow core engine \nConstant Value: \"MatrixLogarithm\"\n\nPublic Methods\n--------------\n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**asOutput**\n()\n\nReturns the symbolic handle of the tensor.\n\nInputs to TensorFlow operations are outputs of another TensorFlow operation. This method is\nused to obtain a symbolic handle that represents the computation of the input.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### public static [MatrixLogarithm](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/linalg/MatrixLogarithm)\\\u003cT\\\u003e\n**create**\n([Scope](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/op/Scope) scope, [Operand](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Operand)\\\u003cT\\\u003e input)\n\nFactory method to create a class wrapping a new MatrixLogarithm operation. \n\n##### Parameters\n\n| scope | current scope |\n| input | Shape is \\`\\[..., M, M\\]\\`. |\n|-------|-----------------------------|\n\n##### Returns\n\n- a new instance of MatrixLogarithm \n\n#### public [Output](/jvm/api_docs/java/org/tensorflow/Output)\\\u003cT\\\u003e\n**output**\n()\n\nShape is \\`\\[..., M, M\\]\\`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]