MatrixLogarithm
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एक या अधिक वर्ग मैट्रिक्स के मैट्रिक्स लघुगणक की गणना करता है:
\\(log(exp(A)) = A\\)
यह ऑप केवल जटिल मैट्रिक्स के लिए परिभाषित है। यदि ए सकारात्मक-निश्चित और वास्तविक है, तो एक जटिल मैट्रिक्स पर कास्टिंग, लघुगणक लेना और वास्तविक मैट्रिक्स पर वापस कास्टिंग करना सही परिणाम देगा।
यह फ़ंक्शन शूर-पारलेट एल्गोरिथ्म का उपयोग करके मैट्रिक्स लघुगणक की गणना करता है। एल्गोरिदम का विवरण अनुभाग 11.6.2 में पाया जा सकता है: निकोलस जे. हिघम, मैट्रिक्स के कार्य: सिद्धांत और संगणना, एसआईएएम 2008। आईएसबीएन 978-0-898716-46-7।
इनपुट `[..., M, M]` आकार का एक टेंसर है जिसके सबसे अंदरूनी 2 आयाम वर्ग मैट्रिक्स बनाते हैं। आउटपुट इनपुट के समान आकार का एक टेंसर है जिसमें सभी इनपुट सबमैट्रिस के लिए घातांक `[..., :, :]` होता है।
स्थिरांक
डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
विरासत में मिली विधियाँ
कक्षा java.lang.Object से बूलियन | बराबर (ऑब्जेक्ट arg0) |
अंतिम कक्षा<?> | गेटक्लास () |
int यहाँ | हैशकोड () |
अंतिम शून्य | सूचित करें () |
अंतिम शून्य | सभी को सूचित करें () |
डोरी | स्ट्रिंग () |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0, int arg1) |
अंतिम शून्य | प्रतीक्षा करें (लंबा arg0) |
अंतिम शून्य | इंतज़ार () |
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
स्थिर मान: "मैट्रिक्सलॉगरिदम"
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
एक नए मैट्रिक्सलॉगरिथम ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
दायरा | वर्तमान दायरा |
---|
इनपुट | आकार `[..., एम, एम]` है। |
---|
रिटर्न
- मैट्रिक्सलॉगरिथम का एक नया उदाहरण
सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()
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आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया.
[null,null,["आखिरी बार 2025-07-25 (UTC) को अपडेट किया गया."],[],[],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"]]