MatrixLogarithm
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Bir veya daha fazla kare matrisin matris logaritmasını hesaplar:
\\(log(exp(A)) = A\\)
Bu op yalnızca karmaşık matrisler için tanımlanır. Eğer A pozitif tanımlı ve gerçel ise, karmaşık bir matrise çevirmek, logaritmayı almak ve gerçek bir matrise geri çevirmek doğru sonucu verecektir.
Bu fonksiyon Schur-Parlett algoritmasını kullanarak matris logaritmasını hesaplar. Algoritmanın ayrıntıları şu belgenin 11.6.2 Bölümünde bulunabilir: Nicholas J. Higham, Matrislerin Fonksiyonları: Teori ve Hesaplama, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
Giriş, en içteki 2 boyutu kare matrisler oluşturan `[..., M, M]' şeklinde bir tensördür. Çıkış, tüm giriş alt matrisleri '[..., :, :]' için üstel değeri içeren girişle aynı şekle sahip bir tensördür.
Sabitler
Sicim | OP_NAME | Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı |
Kalıtsal Yöntemler
Java.lang.Object sınıfından boolean | eşittir (Nesne arg0) |
son Sınıf<?> | getClass () |
int | hashKodu () |
son boşluk | bildir () |
son boşluk | tümünü bildir () |
Sicim | toString () |
son boşluk | bekle (uzun arg0, int arg1) |
son boşluk | bekle (uzun arg0) |
son boşluk | Beklemek () |
org.tensorflow.Operand arayüzünden özet Çıkış <T> | |
soyut T | Tensör () olarak Bu işlenendeki tensörü döndürür. |
soyut Şekil | şekil () Bu işlenenin Output tarafından başvurulan tensörün (muhtemelen kısmen bilinen) şeklini döndürür. |
soyut Sınıf<T> | tip () Bu işlenenin tensör türünü döndürür |
Sabitler
genel statik son Dize OP_NAME
Bu operasyonun TensorFlow çekirdek motoru tarafından bilinen adı
Sabit Değer: "MatrisLogaritması"
Genel Yöntemler
genel Çıkış <T> asOutput ()
Tensörün sembolik tutamacını döndürür.
TensorFlow işlemlerinin girdileri, başka bir TensorFlow işleminin çıktılarıdır. Bu yöntem, girişin hesaplanmasını temsil eden sembolik bir tanıtıcı elde etmek için kullanılır.
Yeni bir MatrixLogarithm işlemini saran bir sınıf oluşturmaya yönelik fabrika yöntemi.
Parametreler
kapsam | mevcut kapsam |
---|
giriş | Şekil `[..., M, M]`dir. |
---|
İade
- MatrixLogarithm'in yeni bir örneği
genel Çıkış <T> çıkışı ()
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 2025-07-25 UTC."],[],[],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"]]