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 分解的紧凑表示形式，预计由 torch.linalg.ldl_factor_ex() 计算。此函数的 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。

警告

此函数为“实验性”，它可能在未来的 PyTorch 版本中发生更改。

参数

• LD (Tensor) – n 次 n 矩阵或大小为 (*, n, n) 的此类矩阵批处理，其中 * 是一个或多个批处理维度。

• pivots (Tensor) – 与 LD 的 LDL 分解相对应的枢轴。

• B (Tensor) – 形状为 (*, n, k) 的右手边张量。

关键字参数

• hermitian (bool, 可选) – 是否将分解矩阵视为 Hermitian 或对称矩阵。对于实值矩阵，此开关不起作用。默认值：False。

• out (tuple, 可选) – 输出张量。B 可以作为 out 传递，结果将在 B 上就地计算。如果为 None 则忽略。默认值：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)