TensorFlow數(shù)學(xué)函數(shù)：tf.self_adjoint_eig

tf.self_adjoint_eig 函數(shù)

在TensorFlow中,tf.self_adjoint_eig函數(shù)與以下函數(shù)具有相同的功能：

• tf.linalg.eigh
• tf.self_adjoint_eig

self_adjoint_eig(
    tensor,
    name=None
)

定義在：TensorFlow線性代數(shù)運(yùn)算：tensorflow/python/ops/linalg_ops.py.

請(qǐng)參閱指南：數(shù)學(xué)函數(shù)>矩陣數(shù)學(xué)函數(shù)

計(jì)算一批自自共軛矩陣的特征分解.

計(jì)算tensor(例如：tensor[...,:,:] * v[..., :,i] = e[..., i] * v[...,:,i],其中 i=0...N-1)中最內(nèi)層的N×N矩陣的特征值和特征向量.

函數(shù)參數(shù)

• tensor：形狀為[..., N, N]的Tensor.只有每個(gè)內(nèi)部矩陣的下三角部分被引用.
• name：字符串,操作的可選名稱.

函數(shù)返回值

• e：特征值；形狀是[..., N].
• v：特征向量；形狀是[..., N, N].最內(nèi)部矩陣的列包含tensor中相應(yīng)矩陣的特征向量.