torch.linalg.ldl_factor_ex#

torch.linalg.ldl_factor_ex(A, *, hermitian=False, check_errors=False, out=None)#

这是 ldl_factor() 的一个版本，除非将 check_errors 设置为 True，否则不执行错误检查。它还返回 LAPACK 的 sytrf 返回的 info 张量。 info 存储了来自后端库的整数错误代码。正整数表示 $D$ 的对角元素为零。如果结果用于求解线性方程组，将发生除以零的情况。 info 为零表示因式分解成功。如果 check_errors=True 且 info 包含正整数，则会引发 RuntimeError。

注意

当输入在 CUDA 设备上时，此函数仅在 check_errors= True 时进行同步。

警告

此函数是“实验性的”，未来 PyTorch 版本中可能会发生变化。

参数

A (Tensor) – 形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 是零个或多个批次维度，由对称或厄米矩阵组成。

关键字参数

hermitian (bool, optional) – 是否将输入视为厄米或对称。对于实值矩阵，此开关无效。默认为 False。
check_errors (bool, optional) – 控制是否检查 info 的内容，并在其非零时引发错误。默认为 False。
out (tuple, optional) – 用于写入输出的三个张量的元组。如果为 None，则忽略。默认为 None。

返回

一个命名元组 (LD, pivots, info)。

示例

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> A = A @ A.mT # make symmetric
>>> A
tensor([[7.2079, 4.2414, 1.9428],
        [4.2414, 3.4554, 0.3264],
        [1.9428, 0.3264, 1.3823]])
>>> LD, pivots, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(A)
>>> LD
tensor([[ 7.2079,  0.0000,  0.0000],
        [ 0.5884,  0.9595,  0.0000],
        [ 0.2695, -0.8513,  0.1633]])
>>> pivots
tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int32)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)

torch.linalg.ldl_factor_ex#

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