torch.linalg.slogdet

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

计算方阵的行列式的符号和绝对值的自然对数。

对于复数 A，它返回符号和行列式模的自然对数，即行列式的对数极坐标分解。

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

支持 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型的输入。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。

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) – 输出两个张量的元组。如果为 None 则忽略。默认为 None。

返回

一个命名元组 (sign, logabsdet)。

sign 的数据类型将与 A 相同。

logabsdet 将始终是实数，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))