Calcula a decomposição própria de um lote de matrizes autoadjuntas
(Nota: apenas entradas reais são suportadas).
Calcula os autovalores e autovetores das matrizes N por N mais internas no tensor tal que tensor[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v [...,:,i], para i=0...N-1.
Constantes
Corda | OP_NAME | O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow |
Métodos Públicos
estático <T estende TType > SelfAdjointEig <T> | |
Saída <T> | v () A coluna v[..., :, i] é o autovetor normalizado correspondente ao autovalor w[..., i]. |
Saída <T> | c () Os autovalores em ordem crescente, cada um repetido de acordo com sua multiplicidade. |
Métodos herdados
Constantes
String final estática pública OP_NAME
O nome desta operação, conforme conhecido pelo mecanismo principal do TensorFlow
Métodos Públicos
public static SelfAdjointEig <T> create ( Escopo de escopo , Operando <T> a, Boolean inferior, Long maxIter, Float epsilon)
Método de fábrica para criar uma classe que envolve uma nova operação SelfAdjointEig.
Parâmetros
escopo | escopo atual |
---|---|
a | o tensor de entrada. |
mais baixo | um booleano especifica se o cálculo é feito com a parte triangular inferior ou com a parte triangular superior. |
maxIter | número máximo de atualização de varredura, ou seja, toda a parte triangular inferior ou parte triangular superior com base no parâmetro inferior. Heuristicamente, tem sido argumentado que varreduras aproximadamente logN são necessárias na prática (Ref: Golub & van Loan "Matrix Computation"). |
épsilon | a taxa de tolerância. |
Devoluções
- uma nova instância de SelfAdjointEig
Saída pública <T> v ()
A coluna v[..., :, i] é o autovetor normalizado correspondente ao autovalor w[..., i].
Saída pública <T> w ()
Os autovalores em ordem crescente, cada um repetido de acordo com sua multiplicidade.