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torch.linalg.slogdet#

torch.linalg.slogdet(A, *, out=None)#

计算方阵行列式的符号和绝对值自然对数。

对于复数 A,它返回行列式的模的符号和自然对数,即行列式的对数极坐标分解。

行列式可以通过 sign * exp(logabsdet) 恢复。当矩阵的行列式为零时,返回 (0, -inf)

支持浮点 (float)、双精度浮点 (double)、复数浮点 (cfloat) 和复数双精度浮点 (cdouble) 数据类型。还支持矩阵批处理,如果 `A` 是一个矩阵批处理,则输出具有相同的批处理维度。

另请参阅

torch.linalg.det() 计算方阵的行列式。

参数

A (Tensor) – 形状为 (*, n, n) 的张量,其中 * 是零个或多个批次维度。

关键字参数

out (tuple, optional) – 包含两个张量的输出元组。如果为 None 则忽略。默认为 None

返回

一个命名元组 (sign, logabsdet)

sign 的 dtype 将与 A 相同。

logabsdet 始终是实数,即使 A 是复数。

示例

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> A
tensor([[ 0.0032, -0.2239, -1.1219],
        [-0.6690,  0.1161,  0.4053],
        [-1.6218, -0.9273, -0.0082]])
>>> torch.linalg.det(A)
tensor(-0.7576)
>>> torch.logdet(A)
tensor(nan)
>>> torch.linalg.slogdet(A)
torch.return_types.linalg_slogdet(sign=tensor(-1.), logabsdet=tensor(-0.2776))