Función PyTorch torch.linalg.cholesky

Pytorch torch 参考手册Manual de referencia de Pytorch torch

torch.linalg.choleskyEs una función del módulo de álgebra lineal (linalg) de PyTorch que se utiliza para calcular la descomposición de Cholesky de una matriz simétrica definida positiva. Estorch.choleskyla función de reemplazo recomendada de.

Definición de la función

torch.linalg.cholesky(A, upper=False, out=None)

Parámetros:

  • A(Tensor): Matriz simétrica definida positiva de entrada.
  • upper(bool, opcional): Si es True, devuelve la matriz triangular superior; de lo contrario, devuelve la matriz triangular inferior. El valor predeterminado es False.
  • out(Tensor, opcional): Tensor de salida.

Valor de retorno:

  • torch.Tensor: Devuelve la matriz triangular de la descomposición de Cholesky.

Ejemplo de uso

Ejemplo

import torch

# Crear una matriz simétrica definida positiva
A = torch.tensor([[4.0, 2.0, 2.0],
                  [2.0, 5.0, 3.0],
                  [2.0, 3.0, 6.0]], dtype=torch.float64)

# Descomposición de Cholesky
L = torch.linalg.cholesky(A)

print("Matriz original A:")
print(A)
print("nDescomposición de Cholesky (matriz triangular inferior L):")
print(L)
print("nVerificación: L @ L.T = ")
print(L @ L.T)

El resultado de salida es:

原矩阵 A:
tensor([[4., 2., 2.],
        [2., 5., 3.],
        [2., 3., 6.]], dtype=torch.float64)
Cholesky 分解 (下三角矩阵 L):
tensor([[2.0000, 0.0000, 0.0000],
        [1.0000, 2.0000, 0.0000],
        [1.0000, 1.0000, 2.0000]], dtype=torch.float64)
验证: L @ L.T =
tensor([[4., 2., 2.],
        [2., 5., 3.],
        [2., 3., 6.]], dtype=torch.float64)

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