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> | ई () 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