Eig

सार्वजनिक अंतिम वर्ग ईआईजी

एक या अधिक वर्ग मैट्रिक्स के ईजिन अपघटन की गणना करता है।

`इनपुट` में प्रत्येक आंतरिक मैट्रिक्स के eigenvalues ​​​​और (वैकल्पिक रूप से) सही eigenvectors की गणना करता है जैसे कि `इनपुट[...,:,:] = v[..., :, :] * diag(e[..., :])`। eigenvalues ​​​​गैर-घटते क्रम में क्रमबद्ध हैं।

# a is a tensor.
 # e is a tensor of eigenvalues.
 # v is a tensor of eigenvectors.
 e, v = eig(a)
 e = eig(a, compute_v=False)
 

नेस्टेड कक्षाएं

कक्षा Eig.विकल्प के लिए वैकल्पिक विशेषताओं Eig

सार्वजनिक तरीके

स्थिर Eig.Options
computeV (बूलियन computeV)
स्थिर <यू, टी> ईआईजी <u>
बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, कक्षा <u> टाउट, विकल्प ... विकल्प)
एक नया ईग ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।
आउटपुट <u>
()
स्वदेशी मूल्य।
आउटपुट <u>
वी ()
आइजनवेक्टर।

विरासत में मिली विधियां

सार्वजनिक तरीके

सार्वजनिक स्थिर Eig.Options computeV (बूलियन computeV)

मापदंडों
कंप्यूट वी यदि `True` है तो eigenvectors की गणना की जाएगी और `v` में वापस कर दिया जाएगा। अन्यथा, केवल eigenvalues ​​​​की गणना की जाएगी।

सार्वजनिक स्थिर ईआईजी <u> बनाने ( स्कोप गुंजाइश, ओपेरैंड <टी> इनपुट, कक्षा <u> टाउट, विकल्प ... विकल्प)

एक नया ईग ऑपरेशन रैपिंग क्लास बनाने के लिए फ़ैक्टरी विधि।

मापदंडों
दायरा वर्तमान दायरा
इनपुट `टेंसर` आकार का इनपुट `[एन, एन]`।
विकल्प वैकल्पिक विशेषता मान रखता है
रिटर्न
  • Eig . का एक नया उदाहरण

सार्वजनिक आउटपुट <u> ()

स्वदेशी मूल्य। आकार `[एन]` है।

सार्वजनिक आउटपुट <u> वी ()

आइजनवेक्टर। आकार `[एन, एन]` है।