cumulative_trapezoid

paddle. cumulative_trapezoid ( y, x=None, dx=None, axis=- 1, name=None ) [源代码]

在指定维度上对输入实现 trapezoid rule 算法。与 trapezoid 的区别是，所用累积求和函数为 cumsum。

参数

  • y (Tensor) - 输入多维 Tensor，可选的数据类型为 float16、float32、float64。

  • x (Tensor，可选) - y 中数值对应的浮点数所组成的 Tensor，类型与 y 相同，形状与 y 的形状相匹配；若 x 有输入，已知 y 的尺寸为 [d_1, d_2, ... , d_n] 且 axis=k，则 x 的尺寸只能为 [d_k] 或 [d_1, d_2, ... , d_n]；如果 x 为 None，则假定采样点均匀分布 dx。

  • dx (float，可选) - 相邻采样点之间的常数间隔；当 x 和 dx 均未指定时，dx 默认为 1.0。

  • axis (int，可选) - 计算 trapezoid rule 时 y 的维度。默认值 -1。

  • 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，按 trapezoidal rule 计算出 y 等于 N 维张量时的定积分，结果为 N 维张量。

代码示例

import paddle

y = paddle.to_tensor([4, 5, 6], dtype='float32')

print(paddle.cumulative_trapezoid(y))
# Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [4.50000000, 10.       ])

print(paddle.cumulative_trapezoid(y, dx=2.))
# Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [9. , 20.])

y = paddle.to_tensor([4, 5, 6], dtype='float32')
x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float32')

print(paddle.cumulative_trapezoid(y, x))
# Tensor(shape=[2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [4.50000000, 10.       ])

y = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float64')
x = paddle.to_tensor([8, 6, 4], dtype='float64')

print(paddle.cumulative_trapezoid(y, x))
# Tensor(shape=[2], dtype=float64, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [-3., -8.])

y = paddle.arange(6).reshape((2, 3)).astype('float32')

print(paddle.cumulative_trapezoid(y, axis=0))
# Tensor(shape=[1, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [[1.50000000, 2.50000000, 3.50000000]])
print(paddle.cumulative_trapezoid(y, axis=1))
# Tensor(shape=[2, 2], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
#        [[0.50000000, 2.        ],
#         [3.50000000, 8.        ]])