torch.linalg.slogdet

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

計算方陣行列式的符號和絕對值自然對數。

對於複數 A，它返回行列式的模的符號和自然對數，即行列式的對數極座標分解。

行列式可以透過 sign * exp(logabsdet) 恢復。當矩陣的行列式為零時，返回 (0, -inf)。

支援浮點 (float)、雙精度浮點 (double)、複數浮點 (cfloat) 和複數雙精度浮點 (cdouble) 資料型別。還支援矩陣批處理，如果 `A` 是一個矩陣批處理，則輸出具有相同的批處理維度。

另請參閱

torch.linalg.det() 計算方陣的行列式。

引數

A (Tensor) – 形狀為 (*, n, n) 的張量，其中 * 是零個或多個批次維度。

關鍵字引數

out (tuple, optional) – 包含兩個張量的輸出元組。如果為 None 則忽略。預設為 None。

返回

一個命名元組 (sign, logabsdet)。

sign 的 dtype 將與 A 相同。

logabsdet 始終是實數，即使 A 是複數。

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))