torch.linalg.ldl_solve

torch.linalg.ldl_solve(LD, pivots, B, *, hermitian=False, out=None) → Tensor

使用 LDL 分解計算線性方程組的解。

LD 和 pivots 是 LDL 分解的緊湊表示，預計由 torch.linalg.ldl_factor_ex() 計算。此函式的 hermitian 引數應與 torch.linalg.ldl_factor_ex() 中的對應引數相同。

支援 float、double、cfloat 和 cdouble 資料型別的輸入。也支援矩陣的批處理，如果 A 是批處理矩陣，則輸出具有相同的批處理維度。

警告

此函式是“實驗性”的，將來發布的 PyTorch 版本中可能會發生變化。

引數

• LD (張量) – 大小為 n times n 的矩陣或一批此類矩陣，大小為 (*, n, n)，其中 * 表示一個或多個批處理維度。

• pivots (張量) – 與 LD 的 LDL 分解對應的樞軸。

• B (張量) – 形狀為 (*, n, k) 的右側張量。

關鍵字引數

• hermitian (bool, 可選的) – 是否將分解後的矩陣視為 Hermitian 矩陣或對稱矩陣。對於實值矩陣，此開關無效。預設值: False。

• out (tuple, 可選的) – 輸出張量。B 可以作為 out 傳遞，結果會在 B 上原地計算。如果為 None 則忽略。預設值: None。

示例

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> A = A @ A.mT # make symmetric
>>> LD, pivots, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(A)
>>> B = torch.randn(2, 3, 4)
>>> X = torch.linalg.ldl_solve(LD, pivots, B)
>>> torch.linalg.norm(A @ X - B)
>>> tensor(0.0001)