torch.linalg.ldl_factor¶
- torch.linalg.ldl_factor(A, *, hermitian=False, out=None)¶
计算 Hermitian 或对称(可能是不定)矩阵的 LDL 分解的紧凑表示。
当
A
为复数值时,它可以是 Hermitian (hermitian
= True) 或对称 (hermitian
= False).分解形式为 . 如果
hermitian
为 True,则转置运算为共轭转置。(或 )和 以紧凑形式存储在
LD
中。它们遵循 LAPACK 的 sytrf 函数指定的格式。这些张量可用于torch.linalg.ldl_solve()
来求解线性系统。支持 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型。还支持矩阵的批处理,如果
A
是矩阵的批处理,则输出具有相同的批处理维度。注意
当输入位于 CUDA 设备上时,此函数会将该设备与 CPU 同步。有关不执行同步的此函数版本,请参见
torch.linalg.ldl_factor_ex()
.- 参数
A (张量) – 形状为 (*, n, n) 的张量,其中 * 是零个或多个批处理维度,包含对称或 Hermitian 矩阵。
- 关键字参数
- 返回值
命名元组 (LD, pivots).
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 = torch.linalg.ldl_factor(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)