एक या अधिक वर्ग आव्यूहों के आव्यूह वर्गमूल की गणना करता है:
matmul(sqrtm(A), sqrtm(A)) = A
इनपुट मैट्रिक्स उलटा होना चाहिए. यदि इनपुट मैट्रिक्स वास्तविक है, तो इसमें कोई eigenvalues नहीं होना चाहिए जो वास्तविक और नकारात्मक हों (जटिल संयुग्म eigenvalues के जोड़े की अनुमति है)।
मैट्रिक्स वर्गमूल की गणना पहले मैट्रिक्स को वास्तविक शूर अपघटन के साथ अर्ध-त्रिकोणीय रूप में कम करके की जाती है। फिर अर्ध-त्रिकोणीय मैट्रिक्स के वर्गमूल की गणना सीधे की जाती है। एल्गोरिथम का विवरण यहां पाया जा सकता है: निकोलस जे. हिघम, "एक वास्तविक मैट्रिक्स के वास्तविक वर्गमूलों की गणना", रैखिक बीजगणित अनुप्रयोग, 1987।
इनपुट `[..., M, M]` आकार का एक टेंसर है जिसके सबसे अंदरूनी 2 आयाम वर्ग मैट्रिक्स बनाते हैं। आउटपुट सभी इनपुट सबमैट्रिसेस `[..., :, :]` के लिए मैट्रिक्स वर्गमूल वाले इनपुट के समान आकार का एक टेंसर है।
स्थिरांक
| डोरी | OP_NAME | इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है |
सार्वजनिक तरीके
| आउटपुट <T> | आउटपुट के रूप में () टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है। |
| स्थिर <T टीटाइप > वर्गमीटर <T> का विस्तार करता है | |
| आउटपुट <T> | आउटपुट () आकार `[..., एम, एम]` है। |
विरासत में मिली विधियाँ
स्थिरांक
सार्वजनिक स्थैतिक अंतिम स्ट्रिंग OP_NAME
इस ऑप का नाम, जैसा कि TensorFlow कोर इंजन द्वारा जाना जाता है
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक आउटपुट <T> asOutput ()
टेंसर का प्रतीकात्मक हैंडल लौटाता है।
TensorFlow संचालन के इनपुट किसी अन्य TensorFlow ऑपरेशन के आउटपुट हैं। इस पद्धति का उपयोग एक प्रतीकात्मक हैंडल प्राप्त करने के लिए किया जाता है जो इनपुट की गणना का प्रतिनिधित्व करता है।
सार्वजनिक स्थैतिक Sqrtm <T> बनाएं ( स्कोप स्कोप, ऑपरेंड <T> इनपुट)
एक नए Sqrtm ऑपरेशन को लपेटकर एक क्लास बनाने की फ़ैक्टरी विधि।
पैरामीटर
| दायरा | वर्तमान दायरा |
|---|---|
| इनपुट | आकार `[..., एम, एम]` है। |
रिटर्न
- Sqrtm का एक नया उदाहरण