cholesky_solve¶
对 A @ X = B 的线性方程求解,其中A是方阵,输入x、y分别是矩阵B和矩阵A的Cholesky分解矩阵u。
输入x、y是2维矩阵,或者2维矩阵以batch形式组成的3维矩阵。如果输入是batch形式的3维矩阵,则输出也是batch形式的3维矩阵。
参数¶
x (Tensor) - 线性方程中的B矩阵。是2维矩阵或者2维矩阵以batch形式组成的3维矩阵。
y (Tensor) - 线性方程中A矩阵的Cholesky分解矩阵u,上三角或者下三角矩阵。是2维矩阵或者2维矩阵以batch形式组成的3维矩阵。
upper (bool,可选) - 输入x是否是上三角矩阵,True为上三角矩阵,False为下三角矩阵。默认值False。
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,线性方程的解X。
代码示例¶
import paddle
u = paddle.to_tensor([[1, 1, 1],
[0, 2, 1],
[0, 0,-1]], dtype="float64")
b = paddle.to_tensor([[0], [-9], [5]], dtype="float64")
out = paddle.linalg.cholesky_solve(b, u, upper=True)
print(out)
# [-2.5, -7, 9.5]