triangular_solve¶
- paddle.linalg. triangular_solve ( x, y, upper=True, transpose=False, unitriangular=False, name=None ) [源代码] ¶
计算具有唯一解的线性方程组解,其中系数矩阵 x 是上(下)三角系数矩阵,y 是方程右边。
记 \(X\) 表示一个或一批方阵,\(Y\) 表示一个或一批矩阵。
则方程组为:
\[X * Out = Y\]
方程组的解为:
\[Out = X ^ {-1} * Y\]
特别地,
如果
x
不可逆,则线性方程组不可解。
参数¶
x (Tensor):线性方程组左边的系数方阵,其为一个或一批方阵。
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):线性方程组右边的矩阵,其为一个或一批矩阵。
y
的形状应为[*, M, K]
,其中*
为零或更大的批次维度,数据类型为 float32, float64。upper (bool,可选) - 对系数矩阵
x
取上三角还是下三角。默认为 True,表示取上三角。transpose (bool,可选) - 是否对系数矩阵
x
进行转置。默认为 False,不进行转置。unitriangular (bool,可选) - 如果为 True,则将系数矩阵
x
对角线元素假设为 1 来求解方程。默认为 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,线程方程组的解,数据类型和 x
一致。
代码示例¶
# a square system of linear equations:
# x1 + x2 + x3 = 0
# 2*x2 + x3 = -9
# -x3 = 5
import paddle
x = paddle.to_tensor([[1, 1, 1],
[0, 2, 1],
[0, 0,-1]], dtype="float64")
y = paddle.to_tensor([[0], [-9], [5]], dtype="float64")
out = paddle.linalg.triangular_solve(x, y, upper=True)
print(out)
# [7, -2, -5]