torch.linalg.ldl_solve

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

使用 LDL 分解計算線性方程式系統的解。

LD 和 pivots 是 LDL 分解的精簡表示，預期由 torch.linalg.ldl_factor_ex() 計算。 此函數的 hermitian 參數應與 torch.linalg.ldl_factor_ex() 中的對應參數相同。

支援 float、double、cfloat 和 cdouble 資料類型作為輸入。 也支援矩陣批次處理，如果 A 是一批矩陣，則輸出具有相同的批次維度。

警告

此函數是「實驗性」的，未來 PyTorch 版本可能會變更。

參數

• LD (Tensor) – n 乘以 n 矩陣，或大小為 (*, n, n) 的此類矩陣批次，其中 * 是一個或多個批次維度。

• pivots (Tensor) – 對應於 LD 的 LDL 分解的樞紐 (pivots)。

• B (Tensor) – 形狀為 (*, n, k) 的右側張量。

關鍵字引數

• hermitian (bool, optional) – 是否將分解的矩陣視為 Hermitian 或對稱。 對於實數值矩陣，此切換無效。預設值：False。

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

範例

>>> 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)