torch.linalg.slogdet

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

计算方阵行列式的符号和对数绝对值。

对于复杂的 A，它返回符号和行列式的模的自然对数，即行列式的对数极分解。

行列式可以通过 符号 * exp(logabsdet) 恢复。 当矩阵的行列式为零时，它返回 (0, -inf)。

支持输入 float、double、cfloat 和 cdouble 数据类型。 还支持矩阵的批处理，如果 A 是矩阵的批处理，则输出具有相同的批处理维度。

另请参阅

torch.linalg.det() 计算方阵的行列式。

Parameters

A (张量) – 形状为 (*, n, n) 的张量，其中 * 表示零个或多个批次维度。

Keyword Arguments

out (元组, 可选) – 两个张量的输出元组。如果为None则忽略。默认值：None。

Returns

一个命名元组 (符号, 对数绝对值)。

符号 将与 A 具有相同的 dtype。

对数绝对值 将始终是实数，即使 A 是复数。

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))