Calcule le logarithme matriciel d'une ou plusieurs matrices carrées :
\\(log(exp(A)) = A\\)
Cette opération n'est définie que pour les matrices complexes. Si A est défini positif et réel, alors la conversion en une matrice complexe, la prise du logarithme et la conversion en une matrice réelle donneront le résultat correct.
Cette fonction calcule le logarithme matriciel à l'aide de l'algorithme de Schur-Parlett. Les détails de l'algorithme peuvent être trouvés dans la section 11.6.2 de : Nicholas J. Higham, Functions of Matrices : Theory and Computation, SIAM 2008. ISBN 978-0-898716-46-7.
L'entrée est un tenseur de forme `[..., M, M]` dont les 2 dimensions les plus intérieures forment des matrices carrées. La sortie est un tenseur de la même forme que l'entrée contenant l'exponentielle de toutes les sous-matrices d'entrée `[..., :, :]`.
Constantes
| Chaîne | OP_NAME | Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow |
Méthodes publiques
| Sortie <T> | comme Sortie () Renvoie le handle symbolique du tenseur. |
| statique <T étend TType > MatrixLogarithm <T> | |
| Sortie <T> | sortir () La forme est `[..., M, M]`. |
Méthodes héritées
Constantes
chaîne finale statique publique OP_NAME
Le nom de cette opération, tel que connu par le moteur principal TensorFlow
Méthodes publiques
sortie publique <T> asOutput ()
Renvoie le handle symbolique du tenseur.
Les entrées des opérations TensorFlow sont les sorties d'une autre opération TensorFlow. Cette méthode est utilisée pour obtenir un handle symbolique qui représente le calcul de l’entrée.
public static MatrixLogarithm <T> créer (portée de portée , entrée opérande <T>)
Méthode d'usine pour créer une classe encapsulant une nouvelle opération MatrixLogarithm.
Paramètres
| portée | portée actuelle |
|---|---|
| saisir | La forme est `[..., M, M]`. |
Retour
- une nouvelle instance de MatrixLogarithm