torch.linalg.solve_triangular¶
- torch.linalg.solve_triangular(A, B, *, upper, left=True, unitriangular=False, out=None) Tensor ¶
计算具有唯一解的三角形线性方程组的解。
令 为 或 ,此函数计算与三角矩阵 (对角线上没有零,即它是 可逆的)和矩形矩阵 相关的 **线性系统** 的解 ,其定义为
参数
upper
指示 是上三角矩阵还是下三角矩阵。如果
left
= False,则此函数返回矩阵 ,该矩阵求解系统如果
upper
= True(分别为 False),则仅访问A
的上半部分(分别为下半部分)。主对角线以下的元素将被视为零,并且不会被访问。如果
unitriangular
= True,则假设A
的对角线为 1,并且不会被访问。如果
A
的对角线包含零或非常接近零的元素,并且unitriangular
= False(默认值)或输入矩阵具有非常小的特征值,则结果可能包含 NaN。支持 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型的输入。还支持矩阵批次,如果输入是矩阵批次,则输出具有相同的批次维度。
另请参阅
torch.linalg.solve()
计算具有唯一解的一般方形线性方程组的解。- 参数
- 关键字参数
示例
>>> A = torch.randn(3, 3).triu_() >>> B = torch.randn(3, 4) >>> X = torch.linalg.solve_triangular(A, B, upper=True) >>> torch.allclose(A @ X, B) True >>> A = torch.randn(2, 3, 3).tril_() >>> B = torch.randn(2, 3, 4) >>> X = torch.linalg.solve_triangular(A, B, upper=False) >>> torch.allclose(A @ X, B) True >>> A = torch.randn(2, 4, 4).tril_() >>> B = torch.randn(2, 3, 4) >>> X = torch.linalg.solve_triangular(A, B, upper=False, left=False) >>> torch.allclose(X @ A, B) True