torch.linalg.ldl_solve

torch.linalg.ldl_solve(LD, pivots, B, *, hermitian=False, out=None) → Tensor

使用LDL分解计算线性方程组的解。

LD 和 pivots 是LDL分解的紧凑表示，并且期望由 torch.linalg.ldl_factor_ex() 计算得出。此函数中的 hermitian 参数应与 torch.linalg.ldl_factor_ex() 中的相应参数相同。

支持float、double、cfloat和cdouble数据类型。还支持矩阵批处理，如果 A 是矩阵批处理，则输出具有相同的批处理维度。

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

• LD （Tensor） – n x n 矩阵或其批处理，大小为 (*, n, n)，其中 * 是一个或多个批处理维度。

• pivots （Tensor） – 与 LD 的LDL分解对应的枢轴。

• B (Tensor) – 右侧的张量，形状为 (*, n, k)。

关键字参数

• hermitian （bool, optional） – 是否将分解的矩阵视为Hermitian或对称。对于实值矩阵，此开关没有影响。默认为 False。

• out （tuple, optional） – 输出张量。可以将 B 传递为 out，结果将在 B 上原地计算。如果为 None 则忽略。默认为 None。

示例

>>> A = torch.randn(2, 3, 3)
>>> A = A @ A.mT # make symmetric
>>> LD, pivots, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(A)
>>> B = torch.randn(2, 3, 4)
>>> X = torch.linalg.ldl_solve(LD, pivots, B)
>>> torch.linalg.norm(A @ X - B)
>>> tensor(0.0001)