SelfAdjointEig

パブリック最終クラスSelfAdjointEig

自己共役行列のバッチの固有分解を計算します

(注: 実数入力のみがサポートされています)。

tensor[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v のように、テンソルの最も内側の N 行 N 列の行列の固有値と固有ベクトルを計算します。 [...,:,i]、i=0...N-1 の場合。

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > SelfAdjointEig <T>	create (スコープscope、オペランド<T> a、Boolean lower、Long maxIter、Float epsilon) 新しい SelfAdjointEig 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>	v () 列 v[..., :, i] は、固有値 w[..., i] に対応する正規化された固有ベクトルです。
出力<T>	w () 昇順の固有値。それぞれの多重度に従って繰り返されます。

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "XlaSelfAdjointEig"

パブリックメソッド

public static SelfAdjointEig <T> create (スコープscope、オペランド<T> a、Boolean lower、Long maxIter、Float epsilon)

新しい SelfAdjointEig 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
ある	入力テンソル。
より低い	ブール値は、下三角部分と上三角部分のどちらで計算を行うかを指定します。
最大イター	スイープ更新の最大数、つまり、下側パラメータに基づく下三角部分または上三角部分全体。ヒューリスティック的には、実際には約 logN 回のスイープが必要であると主張されています (参照: Golub & van Loan "Matrix Computation")。
イプシロン	公差率。

戻り値

• SelfAdjointEig の新しいインスタンス

public出力<T> v ()

列 v[..., :, i] は、固有値 w[..., i] に対応する正規化された固有ベクトルです。

public出力<T> w ()

昇順の固有値。それぞれの多重度に従って繰り返されます。

、

パブリック最終クラスSelfAdjointEig

自己共役行列のバッチの固有分解を計算します

(注: 実数入力のみがサポートされています)。

tensor[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v のように、テンソルの最も内側の N 行 N 列の行列の固有値と固有ベクトルを計算します。 [...,:,i]、i=0...N-1 の場合。

定数

弦

OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

パブリックメソッド

static <T extends TType > SelfAdjointEig <T>	create (スコープscope、オペランド<T> a、Boolean lower、Long maxIter、Float epsilon) 新しい SelfAdjointEig 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。
出力<T>	v () 列 v[..., :, i] は、固有値 w[..., i] に対応する正規化された固有ベクトルです。
出力<T>	w () 昇順の固有値。それぞれの多重度に従って繰り返されます。

継承されたメソッド

クラスorg.tensorflow.op.RawOpから

最終ブール値	等しい(オブジェクトオブジェクト)
最終整数	ハッシュコード（）
手術	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。
最後の文字列	toString ()

クラスjava.lang.Objectから

ブール値	等しい(オブジェクト arg0)
最終クラス<?>	getクラス()
整数	ハッシュコード（）
最後の空白	通知する()
最後の空白	すべて通知()
弦	toString ()
最後の空白	wait (long arg0, int arg1)
最後の空白	待機(長い引数0)
最後の空白	待って（）

インターフェースorg.tensorflow.op.Opから

抽象的な実行環境	環境() このオペレーションが作成された実行環境を返します。
抽象的な操作	オプ() この計算単位を単一のOperationとして返します。

定数

パブリック静的最終文字列OP_NAME

TensorFlow コア エンジンによって認識される、この演算の名前

定数値: "XlaSelfAdjointEig"

パブリックメソッド

public static SelfAdjointEig <T> create (スコープscope、オペランド<T> a、Boolean lower、Long maxIter、Float epsilon)

新しい SelfAdjointEig 操作をラップするクラスを作成するファクトリ メソッド。

パラメーター

範囲	現在のスコープ
ある	入力テンソル。
より低い	ブール値は、下三角部分と上三角部分のどちらで計算を行うかを指定します。
最大イター	スイープ更新の最大数、つまり、下側パラメータに基づく下三角部分または上三角部分全体。ヒューリスティック的には、実際には約 logN 回のスイープが必要であると主張されています (参照: Golub & van Loan "Matrix Computation")。
イプシロン	公差率。

戻り値

• SelfAdjointEig の新しいインスタンス

public出力<T> v ()

列 v[..., :, i] は、固有値 w[..., i] に対応する正規化された固有ベクトルです。

public出力<T> w ()

昇順の固有値。それぞれの多重度に従って繰り返されます。