MatrixLogarithm

public final class MatrixLogarithm

Calcula o logaritmo da matriz de uma ou mais matrizes quadradas:

\\(log(exp(A)) = A\\)

Esta op é definida apenas para matrizes complexas. Se A for positivo-definido e real, então a projeção para uma matriz complexa, tomando o logaritmo e convertendo de volta para uma matriz real fornecerá o resultado correto.

Esta função calcula o logaritmo da matriz usando o algoritmo de Schur-Parlett. Detalhes do algoritmo podem ser encontrados na Seção 11.6.2 de: Nicholas J. Higham, Functions of Matrices: Theory and Computation, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.

A entrada é um tensor de forma `[..., M, M]` cujas 2 dimensões mais internas formam matrizes quadradas. A saída é um tensor com a mesma forma da entrada, contendo o exponencial para todas as submatrizes de entrada `[...,:,:]`.

Constantes

Fragmento OP_NAME O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Métodos Públicos

Output <T>
asOutput ()
Retorna o identificador simbólico do tensor.
estática <T estende TType > MatrixLogarithm <T>
criar ( Scope escopo, Operando <T> entrada)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MatrixLogarithm.
Output <T>
saída ()
A forma é `[..., M, M]`.

Métodos herdados

Constantes

nome_op final String public static

O nome desta operação, conforme conhecido pelo motor principal TensorFlow

Valor constante: "MatrixLogarithm"

Métodos Públicos

pública Output <T> asOutput ()

Retorna o identificador simbólico do tensor.

As entradas para as operações do TensorFlow são saídas de outra operação do TensorFlow. Este método é usado para obter um identificador simbólico que representa o cálculo da entrada.

public static MatrixLogarithm <T> create ( Scope escopo, Operando <T> entrada)

Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação MatrixLogarithm.

Parâmetros
alcance escopo atual
entrada A forma é `[..., M, M]`.
Devoluções
  • uma nova instância de MatrixLogarithm

pública Output <T> de saída ()

A forma é `[..., M, M]`.