حساب الجذر التربيعي للمصفوفة لمصفوفة مربعة واحدة أو أكثر:
matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A
يجب أن تكون مصفوفة الإدخال قابلة للعكس. إذا كانت مصفوفة الإدخال حقيقية، فيجب ألا تحتوي على قيم ذاتية حقيقية أو سلبية (يُسمح بأزواج من القيم الذاتية المترافقة المعقدة).
يتم حساب الجذر التربيعي للمصفوفة عن طريق تقليل المصفوفة أولاً إلى شكل شبه مثلث باستخدام تحلل شور الحقيقي. ثم يتم حساب الجذر التربيعي للمصفوفة شبه المثلثية مباشرة. يمكن العثور على تفاصيل الخوارزمية في: Nicholas J. Higham, "Computing Real Square Roots of Real Matrix"، تطبيق الجبر الخطي، 1987.
الإدخال عبارة عن موتر للشكل `[..., M, M]` والذي يشكل بعداه الداخليان مصفوفات مربعة. الإخراج عبارة عن موتر بنفس شكل الإدخال الذي يحتوي على الجذر التربيعي للمصفوفة لجميع المصفوفات الفرعية للإدخال `[..., :, :]`.
الثوابت
| خيط | OP_NAME | اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي |
الأساليب العامة
| الإخراج <T> | كإخراج () إرجاع المقبض الرمزي للموتر. |
| ثابت <T يمتد TType > Sqrtm <T> | |
| الإخراج <T> | انتاج () الشكل هو `[...، M، M]`. |
الطرق الموروثة
الثوابت
السلسلة النهائية الثابتة العامة OP_NAME
اسم هذه العملية كما هو معروف بواسطة محرك TensorFlow الأساسي
الأساليب العامة
الإخراج العام <T> كإخراج ()
إرجاع المقبض الرمزي للموتر.
المدخلات إلى عمليات TensorFlow هي مخرجات عملية TensorFlow أخرى. يتم استخدام هذه الطريقة للحصول على مقبض رمزي يمثل حساب الإدخال.
إنشاء Sqrtm <T> ثابت عام (نطاق النطاق ، إدخال المعامل <T>)
طريقة المصنع لإنشاء فئة تغلف عملية Sqrtm جديدة.
حدود
| نِطَاق | النطاق الحالي |
|---|---|
| مدخل | الشكل هو `[...، M، M]`. |
عائدات
- مثيل جديد من Sqrtm