matrix_rank

paddle.linalg. matrix_rank ( x, tol=None, hermitian=False, name=None ) [源代码]

计算矩阵的秩。

当 hermitian=False 时，矩阵的秩是大于指定的 tol 阈值的奇异值的数量；当 hermitian=True 时，矩阵的秩是大于指定 tol 阈值的特征值绝对值的数量。

参数

  • x (Tensor) - 输入 tensor。它的形状应该是 [..., m, n]，其中 ... 是零或者更大的批次维度。如果 x 是一批矩阵，则输出具有相同的批次尺寸。x 的数据类型应该为 float32 或 float64。

  • tol (float|Tensor，可选) - 阈值。默认值：None。如果未指定 tol ， sigma 为所计算奇异值中的最大值（或特征值绝对值的最大值）， eps 为 x 的类型的 epsilon 值，使用公式 tol=sigma * max(m,n) * eps 来计算 tol。请注意，如果 x 是一批矩阵，以这种方式为每批矩阵计算 tol 。

  • hermitian (bool，可选) - 表示 x 是否是 Hermitian 矩阵。默认值：False。当 hermitian=True 时，x 被假定为 Hermitian 矩阵，这时函数内会使用更高效的算法来求解特征值，但在函数内部不会对 x 进行检查。我们仅仅使用矩阵的下三角来进行计算。

  • 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， x 的秩，数据类型为 int64。

代码示例

import paddle

a = paddle.eye(10)
b = paddle.linalg.matrix_rank(a)
print(b)
# b = 10

c = paddle.ones(shape=[3, 4, 5, 5])
d = paddle.linalg.matrix_rank(c, tol=0.01, hermitian=True)
print(d)
# d = [[1, 1, 1, 1],
#      [1, 1, 1, 1],
#      [1, 1, 1, 1]]

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