最详细的 tf.cholesky_solve(chol, rhs, name=None)函数和tf.matrix_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None)

水深无声 2022-03-21 06:58 131阅读 0赞

1.**tf.cholesky\_solve(chol, rhs, name=None)**  
功能：对方程‘AX=R’进行cholesky求解。

例：

import numpy as np
    import tensorflow as tf
    sess = tf.Session()
    
    A = tf.constant([2, -2, -2, 5],shape=[2,2],dtype=tf.float64)
    chol = tf.cholesky(a)
    R=tf.constant([3,10],shape=[2,1],dtype=tf.float64)
    x=tf.cholesky_solve(chol,R)
    print(sess.run(x))
    
    x==>[[5.83333333]
         [4.33333333]] #A*X=R

1.  tf.matrix\_solve(matrix, rhs, adjoint=None, name=None)  
    功能：求线性方程组，A\*X=R。adjoint:是否对matrix转置。  
    例：

import numpy as np
    import tensorflow as tf
    sess = tf.Session()
    
    A = tf.constant([2, -2, -2, 5],shape=[2,2],dtype=tf.float64)
    R=tf.constant([3,10],shape=[2,1],dtype=tf.float64)
    x=tf.matrix_solve(A,R)
    print(sess.run(x))
    
    x==>[[5.83333333]
         [4.33333333]]

1.  tf.cholesky(input, name=None)  
    功能：进行cholesky分解,即把一个对称正定的矩阵表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解。 A = Z × Z T A=Z\\times Z^\{T\} A=Z×ZT  
    输入：注意输入必须是正定矩阵。  
    例：

import numpy as np
    import tensorflow as tf
    sess = tf.Session()
    
    A= tf.constant([2, -2, -2, 5],shape=[2,2],dtype=tf.float64)
    Z = tf.cholesky(a)
    print(sess.run(Z))
    
    Z==>[[ 1.41421356  0.        ]
         [-1.41421356  1.73205081]]

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