torch.linalg.ldl_factor_ex#

torch.linalg.ldl_factor_ex(A, *, hermitian=False, check_errors=False, out=None)#

這是 ldl_factor() 的一個版本，它預設不執行錯誤檢查，除非設定了 check_errors= True。它還返回 LAPACK 的 sytrf 返回的 info 張量。 info 儲存來自後端庫的整數錯誤程式碼。正整數表示 $D$ 的對角元素為零。如果結果用於求解線性方程組，則會發生除以 0 的情況。 info 為零表示分解成功。如果 check_errors=True 且 info 包含正整數，則會丟擲 RuntimeError。

注意

當輸入在 CUDA 裝置上時，此函式僅在 check_errors= True 時進行同步。

警告

此函式是“實驗性的”，未來 PyTorch 版本中可能會發生變化。

引數

A (Tensor) – 形狀為 (*, n, n) 的張量，其中 * 是零個或多個批次維度，由對稱或埃爾米特矩陣組成。

關鍵字引數

hermitian (bool, optional) – 是否將輸入視為厄米或對稱矩陣。對於實值矩陣，此開關無效。預設為 False。
check_errors (bool, optional) – 控制是否檢查 info 的內容，並在其非零時引發錯誤。預設為 False。
out (tuple, optional) – 三個用於寫入輸出的張量的元組。如果為 None 則忽略。預設為 None。

返回

一個命名元組 (LD, pivots, info)。

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, info = torch.linalg.ldl_factor_ex(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)
>>> info
tensor(0, dtype=torch.int32)

torch.linalg.ldl_factor_ex#

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