solve¶

paddle.linalg. solve ( x, y, name=None ) [源代码] ¶

计算线性方程组的解。

记 \(X\) 为一个或一批方阵，\(Y\) 一个或一批矩阵，则公式为：

\[Out = X ^ {-1} * Y\]

特别地，

如果 X 不可逆，则线性方程组不可解。

参数¶

x (Tensor) : 输入的欲进行线性方程组求解的一个或一批方阵（系数矩阵），类型为 Tensor。 x 的形状应为 [*, M, M]，其中 * 为零或更大的批次维度，数据类型为float32， float64。

y (Tensor) : 输入的欲进行线性方程组求解的右值，类型为 Tensor。 y 的形状应为 [*, M, K]，其中 * 为零或更大的批次维度，数据类型和 x 相同。

name (str，可选) - 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。

返回：¶

Tensor，这个（或这批）矩阵 x 与 y 经过运算后的结果，数据类型和输入 x 的一致。

代码示例¶

          # a square system of linear equations:
# 2*X0 + X1 = 9
# X0 + 2*X1 = 8

import paddle
import numpy as np

np_x = np.array([[3, 1],[1, 2]])
np_y = np.array([9, 8])
x = paddle.to_tensor(np_x, dtype="float64")
y = paddle.to_tensor(np_y, dtype="float64")
out = paddle.linalg.solve(x, y)

print(out)
# [2., 3.])

         