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torch.linalg.ldl_factor_ex

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

这是 ldl_factor() 的一个版本，除非 check_errors= True，否则不会执行错误检查。 它还返回由 LAPACK’s sytrf 返回的 info 张量。 info 存储来自后端库的整数错误代码。 一个正整数表示 DD 的对角元素为零。 如果使用结果来求解线性方程组，则会发生除以 0 的情况。 info 填充零表示因式分解成功。 如果 check_errors=True 且 info 包含正整数，则会抛出 RuntimeError。

注意

当输入在CUDA设备上时，此函数仅在check_errors= True时同步。

警告

此函数是“实验性”的，它可能会在未来的 PyTorch 版本中发生变化。

Parameters

A (张量) – 形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 表示零个或多个批量维度，由对称或厄米矩阵组成。

Keyword Arguments

  • hermitian (bool, 可选) – 是否将输入视为Hermitian或对称矩阵。 对于实值矩阵，此开关没有影响。默认值：False。

  • check_errors (bool, 可选) – 控制是否检查 info 的内容并在其不为零时引发错误。默认值：False。

  • out (tuple, 可选) – 用于写入输出的三个张量的元组。如果为None，则忽略。默认值：None。

Returns

一个命名元组 (LD, pivots, info)。

示例：

>>> A = torch.randn(3, 3)
>>> A = A @ A.mT # 使对称
>>> 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)
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