SelfAdjointEig public final class
Calcula la descomposición propia de un lote de matrices autoadjuntas
(Nota: solo se admiten entradas reales).
Calcula los autovalores y autovectores de las matrices N-por-N más internas en un tensor tal que el tensor [...,:,:] * v [...,:, i] = e [..., i] * v [...,:, i], para i = 0 ... N-1.
Constantes
| Cuerda | OP_NAME | El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow |
Métodos públicos
| estática <T se extiende Ttype > SelfAdjointEig <T> | |
| Salida <T> | v () La columna v [...,:, i] es el vector propio normalizado correspondiente al valor propio w [..., i]. |
| Salida <T> | w () Los valores propios en orden ascendente, cada uno repetido según su multiplicidad. |
Métodos heredados
Constantes
OP_NAME pública final static String
El nombre de esta operación, como lo conoce el motor central de TensorFlow
Valor constante: "XlaSelfAdjointEig"
Métodos públicos
public static SelfAdjointEig <T> crear ( Alcance alcance, operando <T> a, Boole inferior, a largo maxiter, Flotador épsilon)
Método de fábrica para crear una clase que envuelva una nueva operación SelfAdjointEig.
Parámetros
| alcance | alcance actual |
|---|---|
| a | el tensor de entrada. |
| más bajo | un booleano especifica si el cálculo se realiza con la parte triangular inferior o la parte triangular superior. |
| maxIter | número máximo de actualización de barrido, es decir, toda la parte triangular inferior o parte triangular superior en función del parámetro inferior. Heurísticamente, se ha argumentado que en la práctica se necesitan aproximadamente barridos logN (Ref: Golub & van Loan "Computación matricial"). |
| épsilon | la relación de tolerancia. |
Devoluciones
- una nueva instancia de SelfAdjointEig
pública de salida <T> v ()
La columna v [...,:, i] es el vector propio normalizado correspondiente al valor propio w [..., i].
pública de salida <T> w ()
Los valores propios en orden ascendente, cada uno repetido según su multiplicidad.