TriangularSolve

सार्वजनिक अंतिम वर्ग त्रिकोणीय समाधान

ऊपरी या निचले त्रिकोणीय आव्यूहों के साथ रैखिक समीकरणों की प्रणालियों को बैकसब्स्टीट्यूशन द्वारा हल करता है।

`मैट्रिक्स` आकार का एक टेंसर है `[..., एम, एम]` जिसके सबसे अंदरूनी 2 आयाम वर्ग मैट्रिक्स बनाते हैं। यदि `निचला`` सत्य` है तो प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स का कड़ाई से ऊपरी त्रिकोणीय भाग शून्य माना जाता है और उस तक पहुंच नहीं होती है। यदि `लोअर` गलत है तो प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स का सख्ती से निचला त्रिकोणीय भाग शून्य माना जाता है और एक्सेस नहीं किया जाता है। `rhs` आकार का एक टेंसर है `[..., M, N]`।

आउटपुट `[..., M, N]` आकार का एक टेंसर है। यदि `adjoint` `True` है, तो `आउटपुट` में अंतरतम मैट्रिक्स मैट्रिक्स समीकरणों `matrix[..., :, :] * आउटपुट[..., :, :] = rhs[..., :, को संतुष्ट करते हैं। :]`. यदि `एडजॉइंट` `गलत` है तो `आउटपुट` में सख्ती से अंतरतम मैट्रिक्स मैट्रिक्स समीकरणों को संतुष्ट करते हैं `एडजॉइंट (मैट्रिक्स [..., आई, के]) * आउटपुट [..., के, जे] = आरएचएस [ ..., आई, जे]`।

ध्यान दें, इनपुट के लिए बैच आकृतियों को केवल प्रसारित करने की आवश्यकता है।

उदाहरण:

a = tf.constant([[3,  0,  0,  0],
                  [2,  1,  0,  0],
                  [1,  0,  1,  0],
                  [1,  1,  1,  1]], dtype=tf.float32)
 
 b = tf.constant([[4],
                  [2],
                  [4],
                  [2]], dtype=tf.float32)
 
 x = tf.linalg.triangular_solve(a, b, lower=True)
 x
 # <tf.Tensor: shape=(4, 1), dtype=float32, numpy=
 # array([[ 1.3333334 ],
 #        [-0.66666675],
 #        [ 2.6666665 ],
 #        [-1.3333331 ]], dtype=float32)>
 
 # in python3 one can use `a@x`
 tf.matmul(a, x)
 # <tf.Tensor: shape=(4, 1), dtype=float32, numpy=
 # array([[4.       ],
 #        [2.       ],
 #        [4.       ],
 #        [1.9999999]], dtype=float32)>

नेस्टेड क्लासेस

कक्षा त्रिकोणीयसमाधान.विकल्प TriangularSolve के लिए वैकल्पिक विशेषताएँ

स्थिरांक

डोरी OP_NAME इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

सार्वजनिक तरीके

स्थैतिक त्रिकोणीय समाधान.विकल्प
एडजॉइंट (बूलियन एडजॉइंट)
आउटपुट <T>
आउटपुट के रूप में ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
स्थिर <टी टीटाइप का विस्तार करता है > त्रिकोणीय समाधान <टी>
बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> मैट्रिक्स, ऑपरेंड <टी> आरएचएस, विकल्प... विकल्प)
एक नया ट्रायंगुलरसॉल्व ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
स्थैतिक त्रिकोणीय समाधान.विकल्प
निचला (बूलियन निचला)
आउटपुट <T>
आउटपुट ()
आकार `[..., M, K]` है।

विरासत में मिली विधियाँ

स्थिरांक

सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME

इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है

स्थिर मान: "MatrixTriangularSolve"

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थैतिक त्रिकोणीय समाधान.विकल्प एडजॉइंट (बूलियन एडजॉइंट)

पैरामीटर
जोड़ बूलियन यह दर्शाता है कि `मैट्रिक्स` से हल करना है या उसके (ब्लॉक-वार) एडजॉइंट से।

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।

सार्वजनिक स्थैतिक त्रिकोणीय समाधान <टी> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <टी> मैट्रिक्स, ऑपरेंड <टी> आरएचएस, विकल्प... विकल्प)

एक नया ट्रायंगुलरसॉल्व ऑपरेशन लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।

पैरामीटर
दायरा वर्तमान दायरा
मैट्रिक्स आकार `[..., एम, एम]` है।
आरएचएस आकार `[..., M, K]` है।
विकल्प वैकल्पिक गुण मान रखता है
रिटर्न
  • त्रिकोणीय समाधान का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक स्थैतिक त्रिकोणीय समाधान.विकल्प निचला (बूलियन निचला)

पैरामीटर
निचला बूलियन यह दर्शाता है कि `मैट्रिक्स` में सबसे भीतरी मैट्रिक्स निचले या ऊपरी त्रिकोणीय हैं।

सार्वजनिक आउटपुट <T> आउटपुट ()

आकार `[..., M, K]` है।