PyTorch torch.linalg.matrix_power Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.linalg.matrix_powerSie ist eine Funktion im Lineare-Algebra-Modul von PyTorch, die zur Berechnung von Matrixpotenzen verwendet wird. Sie berechnet die n-te Potenz einer Matrix, A^n.
Funktionsdefinition
torch.linalg.matrix_power(A, n, out=None)
Parameters:
A(Tensor): Quadratische Eingabematrix.n(int): Die Potenz, die eine ganze Zahl, Null oder eine negative Zahl sein kann.out(Tensor, optional): Ausgabe-Tensor.
Rückgabewert:
torch.Tensor: Gibt die n-te Potenz der Matrix zurück.
Anwendungsbeispiele
Beispiel
import torch
# Eine Matrix erstellen
A = torch.tensor([[1.0, 2.0],
[3.0, 4.0]])
# Berechne A hoch 2
A_power_2 = torch.linalg.matrix_power(A, 2)
print("Matrix A:")
print(A)
print("nA^2:")
print(A_power_2)
print("n Überprüfung: A @ A =")
print(A @ A)
# Eine Matrix erstellen
A = torch.tensor([[1.0, 2.0],
[3.0, 4.0]])
# Berechne A hoch 2
A_power_2 = torch.linalg.matrix_power(A, 2)
print("Matrix A:")
print(A)
print("nA^2:")
print(A_power_2)
print("n Überprüfung: A @ A =")
print(A @ A)
Das Ausgabeergebnis ist:
矩阵 A:
tensor([[1., 2.],
[3., 4.]])
A^2:
tensor([[ 7., 10.],
[15., 22.]])
验证: A @ A =
tensor([[ 7., 10.],
[15., 22.]])
Beispiel - A^0 und A^-1
import torch
A = torch.tensor([[1.0, 2.0],
[3.0, 4.0]], dtype=torch.float64)
# A^0 = I (Einheitsmatrix)
print("A^0:")
print(torch.linalg.matrix_power(A, 0))
# A^-1 = die inverse Matrix von A
print("nA^-1:")
print(torch.linalg.matrix_power(A, -1))
A = torch.tensor([[1.0, 2.0],
[3.0, 4.0]], dtype=torch.float64)
# A^0 = I (Einheitsmatrix)
print("A^0:")
print(torch.linalg.matrix_power(A, 0))
# A^-1 = die inverse Matrix von A
print("nA^-1:")
print(torch.linalg.matrix_power(A, -1))
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